Course Outline

딥시크를 활용한 생성형 AI 소개

  • 생성형 AI를 위한 딥시크 모델 개요
  • 텍스트, 이미지, 멀티미디어 생성 이해
  • 창의 산업에서의 AI 응용

텍스트 생성과 스토리텔링 탐구

  • 딥시크를 활용한 AI 기반 콘텐츠 생성
  • AI 생성 텍스트의 구조화 및 정제 기술
  • AI 보조 스토리텔링 및 나래티브 도구 구축

AI 기반 이미지 및 아트 생성

  • 딥시크 비전 기반 이미지 처리 및 합성
  • 딥시크와 다른 생성형 모델 (예: Stable Diffusion) 결합
  • 스타일 전이 및 필터를 통한 AI 생성 이미지 향상

AI 기반 창의적 응용 프로그램 개발

  • 생성형 AI를 창의적 워크플로우에 통합
  • AI 보조 글쓰기, 디자인, 미디어 도구 구축
  • 성공적인 AI 기반 창의적 프로젝트 사례 연구

AI 생성 출력 최적화

  • 일관성과 일치성을 위한 AI 응답 미세 조정
  • AI 모델의 창의성과 변동성 제어
  • AI 생성 콘텐츠의 윤리적 고려사항 해결

AI 생성 콘텐츠의 대규모 배포

  • 생성형 AI 애플리케이션을 생산 환경에 배포
  • 대규모 AI 생성 콘텐츠 관리
  • 창의 산업에서의 책임 있는 AI 사용 보장

생성형 AI의 미래 동향

  • AI 생성 미디어의 발전
  • AI 보조 창의성과 인간-AI 협업 동향
  • 생성형 AI 애플리케이션의 미래 구축

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 모델 및 신경망에 대한 경험
  • 프로그래밍 언어(예: Python, JavaScript)에 대한 숙련도
  • 창의적 AI 개념에 대한 기본 이해

대상

  • 생성 모델을 탐구하는 AI 연구원
  • AI를 콘텐츠 생성에 활용하는 창의적 전문가
  • AI 기반 창의적 애플리케이션을 개발하는 고급 개발자
 14 Hours

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