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Course Outline
Generative AI 소개
- Generative AI은 무엇입니까?
- Generative AI의 역사와 진화
- 주요 개념 및 용어
- Generative AI의 응용 및 잠재력 개요
Machine Learning의 기본
- 머신러닝 소개
- 기계 학습 유형: 지도, 비지도, Reinforcement Learning
- 기본 알고리즘 및 모델
- 데이터 전처리 및 기능 엔지니어링
Deep Learning 기본
- 신경망과 딥러닝
- 활성화 함수, 손실 함수 및 최적화 도구
- 과적합, 과소적합 및 정규화 기술
- TensorFlow 및 PyTorch 소개
생성 모델 개요
- 생성 모델의 유형
- 차별적 모델과 생성적 모델의 차이점
- 생성 모델 사용 사례
VAE(변형 자동 인코더)
- 오토인코더 이해
- VAE의 아키텍처
- 잠재공간과 그 의미
- 실습 프로젝트: 간단한 VAE 구축
생성적 적대 신경망(GAN)
- GAN 소개
- GAN의 아키텍처: 생성기와 판별기
- GAN 교육 및 과제
- 실습 프로젝트: 기본 GAN 만들기
고급 생성 모델
- Transformer 모델 소개
- GPT(Generative Pretrained Transformer) 모델 개요
- 텍스트 생성에 GPT 적용
- 실습 프로젝트: 사전 학습된 GPT 모델을 사용한 텍스트 생성
윤리와 시사점
- Generative AI의 윤리적 고려 사항
- AI 모델의 편견과 공정성
- 미래의 영향과 책임 있는 AI
Generative AI의 산업 응용
- Generative AI 예술과 창의성
- 비즈니스 및 마케팅 응용
- Generative AI 과학 및 연구 분야
캡스톤 프로젝트
- 생성적 AI 프로젝트 아이디어 및 제안
- 데이터 세트 수집 및 전처리
- 모델 선택 및 훈련
- 결과 평가 및 발표
요약 및 다음 단계
Requirements
- Python의 기본 프로그래밍 개념에 대한 이해
- 기본적인 수학 개념, 특히 확률과 선형 대수학에 대한 경험
청중
- 개발자
14 Hours