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코스 개요
생성형 AI 기초 복습
- 생성형 AI의 핵심 개념 간략 정리
- 고급 응용 사례 및 실제 활용 사례 탐구
생성형 적대적 네트워크(GAN) 심화 학습
- GAN 아키텍처에 대한 심층 연구
- GAN 훈련 성능 향상을 위한 기법 탐구
- 조건부 GAN 및 그 응용 방안
- 복잡한 GAN 모델 설계 실습 프로젝트
고급 변형 자동 인코더(VAE) 학습
- VAE의 한계점 탐색
- VAE에서 분리된 표현 형태에 대한 이해
- 베타-VAE와 그 의미에 대한 분석
- 고급형 VAE 구축 실습 프로젝트
트랜스포머 아키텍처와 생성형 모델
- Transformer 아키텍처에 대한 깊이 있는 이해
- 생성 작업에서 활용되는 GPT 및 BERT 모델의 개요
- 생성형 모델 미세 조정 전략 설명
- 특정 분야에 맞춰 GPT 모델을 미세 조정하는 실습 프로젝트
디퓨전 모델 학습
- 디퓨전 모델의 기초 개념 설명
- 디퓨전 모델 훈련 방법 소개
- 이미지 및 오디오 생성 분야에서의 활용 가능성 탐구
- 디퓨전 모델 구현을 위한 실습 프로젝트
생성형 AI에서의 강화학습 활용 방법
- 강화학습 기초 개념 설명
- 생성형 모델과 강화학습을 통합하는 방안 탐구
- 게임 디자인 및 자동 콘텐츠 생성 분야에서의 활용 가능성
- 강화학습을 활용한 콘텐츠 제작 실습 프로젝트
윤리 및 편향 관련 고급 주제 학습
- 딥페이크와 합성 미디어에 대한 이해
- 생성형 모델에서 발생할 수 있는 편향 감지 및 완화 방안 탐구
- 법적 규제 및 윤리적 고려사항 검토
산업별 특성에 따른 응용 방안 탐구
- 의료 분야에서의 생성형 AI 활용 가능성
- 창작 및 엔터테인먼트 산업 내 응용 사례 분석
- 과학 연구 분야에서의 생성형 AI 활용 방안 탐구
생성형 AI 관련 최신 연구 동향 파악
- 최근의 기술 발전 및 획기적 성과들 살펴보기
- 아직 해결되지 않은 문제점 및 연구 기회 탐색
- 생성형 AI 분야에서의 연구자로서 경력을 쌓기 위한 준비 사항 검토
최종 프로젝트 진행
- 생성형 AI를 활용할 수 있는 적절한 문제 선정
- 고급 데이터 세트 준비 및 보강 기법 학습
- 모델 선택, 훈련 진행 및 미세 조정 작업 수행
- 프로젝트 평가, 반복 개선 과정 거친 후 최종 결과물 발표 준비
요약 및 향후 전망 정리
요건
- 머신러닝의 기본 개념과 알고리즘에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험 및 TensorFlow 또는 PyTorch 사용법 숙지
- 신경망 및 딥러닝의 기본 원리에 대한 익숙함
수강 대상
- 데이터 과학자
- 머신러닝 엔지니어
- AI 전문가
21 시간
회원 평가 (2)
대화형 스타일, 연습문제
Tamas Tutuntzisz
코스 - Introduction to Prompt Engineering
기계 번역됨
미래를 위한 유용한 자원들의 훌륭한 저장소, 강사의 스타일(유머 감각이 뛰어나고 세부 사항이 잘 들어 있습니다)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
코스 - Prompt Engineering for ChatGPT
기계 번역됨