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Course Outline
소개
- 생성 AI란 무엇인가?
- 생성적 AI와 다른 유형의 AI
- 생성 AI의 주요 기술 및 모델 개요
- 생성 AI의 응용 및 사용 사례
- 생성 AI의 과제와 한계
생성 AI로 이미지 생성
- 텍스트 설명에서 이미지 생성
- GAN을 사용하여 현실적이고 다양한 이미지 생성
- VAE를 사용하여 잠재 변수가 있는 이미지 생성
- 스타일 전송을 사용하여 이미지에 예술적 스타일 적용
생성 AI로 텍스트 만들기
- 텍스트 프롬프트에서 텍스트 생성
- 변환기 기반 모델을 사용하여 맥락과 일관성이 있는 텍스트 생성
- 텍스트 요약을 사용하여 긴 텍스트의 간결한 요약 만들기
- 텍스트 패러프레이징을 사용하여 동일한 의미를 표현하는 다양한 방법 만들기
생성적 AI로 오디오 만들기
- 텍스트에서 음성 생성
- 음성에서 텍스트 생성
- 텍스트 또는 오디오에서 음악 생성
- 특정 음성으로 음성 생성
생성 AI로 다른 콘텐츠 만들기
- 자연어에서 코드 생성
- 텍스트에서 제품 스케치 생성
- 텍스트 또는 이미지에서 비디오 생성
- 텍스트 또는 이미지에서 3D 모델 생성
생성적 AI 평가
- 생성 AI의 콘텐츠 품질 및 다양성 평가
- 시작 점수, Fréchet 시작 거리, BLEU 점수와 같은 측정항목 사용
- 크라우드소싱 및 설문조사를 통한 인간 평가 활용
- 튜링 테스트, 판별기 등 적대적 평가 방법 적용
생성 AI의 윤리적, 사회적 영향 이해
- 공정성과 책임성 확보
- 오용 및 남용 방지
- 콘텐츠 창작자와 소비자의 권리와 개인정보를 존중합니다.
- 인간과 AI의 창의성과 협업 촉진
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기본 AI 개념 및 용어에 대한 이해
- 프로그래밍 및 데이터 분석 경험 Python
- TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 딥 러닝 프레임워크에 대한 지식
청중
- 데이터 과학자
- AI 개발자
- AI 매니아
14 Hours
