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코스 개요

개요

  • 생성형 AI란 무엇인가?
  • 생성형 AI와 기타 유형의 AI 간 차이점
  • 생성형 AI에서 사용되는 주요 기술 및 모델 개요
  • 생성형 AI의 응용 분야와 활용 사례
  • 생성형 AI가 직면한 과제와 한계점

생성형 AI를 통한 이미지 제작

  • 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성하는 방법
  • GAN을 활용해 현실감 있고 다양한 이미지를 만들기
  • VAE를 이용한 잠재 변수 기반 이미지 생성
  • 스타일 전이 기술을 활용해 이미지에 예술적 양식을 입히기

생성형 AI를 통한 텍스트 제작

  • 텍스트 프롬프트에서 문장을 생성하는 방법
  • 트랜스포머 기반 모델로 맥락에 맞고 일관된 텍스트를 만들기
  • 긴 문서의 핵심 내용을 간결하게 요약하는 방법
  • 동일한 의미를 여러 표현 방식으로 나타내는 기법인 텍스트 패러프레이징 활용하기

생성형 AI를 통한 오디오 제작

  • 텍스트에서 음성을 생성하는 방법
  • 음성에서 텍스트로 변환하는 과정
  • 텍스트 또는 오디오 소스에서 음악을 만들어내는 기법
  • 특정 목소리 스타일을 지닌 음성을 생성하는 방법

그 외 다양한 콘텐츠의 생성 방식

  • 자연어로부터 코드를 생성해내는 방법
  • 텍스트 기반으로 제품 스케치를 만들어보기
  • 텍스트나 이미지를 이용한 영상 제작 기법
  • 텍스트 또는 이미지로부터 3D 모델을 생성하는 방법

생성형 AI의 평가 방안

  • 생성된 콘텐츠의 품질과 다양성을 확인하는 기준
  • 인셉션 점수, 프레체트 인셉션 거리, BLEU 점수와 같은 평가 지표 활용법
  • 크라우드소싱 및 설문조사를 통한 사람 중심의 평가 방식
  • 튜링 테스트와 디스크리미네이터 같은 대립적 평가 방법 적용하기

생성형 AI의 윤리적·사회적 영향에 대한 이해

  • 공정성과 책임감 있는 활용 방안
  • 오남용 및 부적절한 사용을 방지하는 방법
  • 콘텐츠 제작자와 소비자의 권리와 프라이버시 보호하기
  • 인간과 AI 간의 창의적 협업 촉진 방안

요약 및 향후 학습 방향

요건

  • AI 관련 기본 개념과 용어에 대한 이해
  • Python 프로그래밍 및 데이터 분석 경험
  • TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크에 대한 친숙함

수강 대상

  • 데이터 사이언티스트
  • AI 개발자
  • AI에 관심 있는 일반 학습자
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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