Course Outline

제너레이티브 AI 소개

  • 제너레이티브 AI란 무엇인가?
  • 제너레이티브 AI vs 다른 유형의 AI
  • 제너레이티브 AI의 주요 기술과 모델 개요
  • 제너레이티브 AI의 응용 프로그램과 사용 사례
  • 제너레이티브 AI의 도전 과제와 제한 사항

제너레이티브 AI를 통해 이미지 생성

  • 텍스트 설명에서 이미지 생성
  • GANs를 사용하여 현실적이고 다양한 이미지 생성
  • VAEs를 사용하여 잠재 변수를 가진 이미지 생성
  • 스타일 전이 사용을 통한 이미지에 예술적 스타일 적용

제너레이티브 AI를 통해 텍스트 생성

  • 텍스트 프롬프트에서 텍스트 생성
  • 트랜스포머 기반 모델을 사용하여 문맥과 일관성을 가진 텍스트 생성
  • 텍스트 요약을 사용하여 긴 텍스트의 간결한 요약 생성
  • 텍스트 변형을 사용하여 동일한 의미의 다른 표현 방법 생성

제너레이티브 AI를 통해 오디오 생성

  • 텍스트에서 음성 생성
  • 음성에서 텍스트 생성
  • 텍스트 또는 오디오에서 음악 생성
  • 특정 목소리로 음성 생성

제너레이티브 AI를 통해 다른 콘텐츠 생성

  • 자연어에서 코드 생성
  • 텍스트에서 제품 스케치 생성
  • 텍스트 또는 이미지에서 비디오 생성
  • 텍스트 또는 이미지에서 3D 모델 생성

제너레이티브 AI 평가

  • 제너레이티브 AI에서 콘텐츠의 질과 다양성 평가
  • inception score, Fréchet inception distance 및 BLEU score와 같은 지표 사용
  • 크라우드소싱 및 설문조사를 통한 인간 평가 활용
  • 튜링 테스트 및 판별기와 같은 적대적 평가 방법 적용

제너레이티브 AI의 윤리적 및 사회적 영향 이해

  • 공정성과 책임을 보장
  • 오용 및 남용 방지
  • 콘텐츠 제작자와 소비자의 권리와 프라이버시를 존중
  • 인간과 AI의 창의성과 협력을 촉진

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 기본 AI 개념 및 용어에 대한 이해
  • Python 프로그래밍 및 데이터 분석 경험
  • TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크에 대한 familiarity

대상

  • 데이터 과학자
  • AI 개발자
  • AI 애호가
 14 Hours

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Price per participant

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