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코스 개요
생성형 AI 개요
- 생성형 AI란 무엇인가?
- 생성형 AI의 역사와 발전 과정
- 핵심 개념과 용어 설명
- 생성형 AI의 활용 사례 및 잠재력에 대한 개괄
머신러닝 기초
- 머신러닝 개요
- 지도학습, 비지도학습 및 강화학습 등 다양한 유형의 머신러닝
- 기본적인 알고리즘과 모델들에 대한 설명
- 데이터 전처리와 피처 엔지니어링 방법
딥러닝의 기초 개념
- 신경망과 딥러닝의 관계 및 원리
- 활성화 함수, 손실 함수 및 최적화 알고리즘에 대한 설명
- 과적합, 과소적합 문제와 이를 해결하기 위한 정규화 기법
- TensorFlow와 PyTorch 활용 방법 소개
생성형 모델 개요
- 주요 생성형 모델의 종류들
- 판별형 모델과 생성형 모델 간의 차이점 설명
- 생성형 모델을 활용할 수 있는 다양한 분야와 사례
변분 자동인코더(VAE)
- 자동인코더의 구조 및 작동 원리 이해
- VAE의 아키텍처에 대한 자세한 설명
- 잠재 공간 개념과 그 중요성에 대해 탐구
- 실습 과제: 간단한 VAE 모델 구현하기
생성적 적대 신경망(GAN)
- GAN의 개념 및 목적에 대한 이해
- 생성자와 판별자로 구성된 GAN 아키텍처 소개
- GAN 학습 과정에서 발생할 수 있는 문제점들과 해결 방안
- 실습 과제: 기본적인 GAN 모델 구현하기
고급 생성형 모델들
- 트랜스포머 기반 모델의 개념 소개
- GPT(생성적 사전학습 트랜스포머) 모델에 대한 개요 설명
- 텍스트 생성 분야에서 GPT 모델의 활용 예시들
- 실습 과제: 사전 훈련된 GPT 모델을 이용한 텍스트 생성 연습
윤리와 사회적 영향
- 생성형 AI 개발 및 활용 시 고려해야 할 윤리적 문제들
- 인공지능 모델에서 편향과 공정성 문제에 대한 논의
- 미래 지향적인 관점에서 생성형 AI와 책임 있는 개발 방향성 탐색
생성형 AI의 산업 분야 활용 사례
- 예술 및 창작 활동에서의 생성형 AI 적용 사례
- 비즈니스 및 마케팅 전략 수립에 있어서의 활용 방안
- 과학 연구 분야에서 생성형 AI가 제공할 수 있는 기회들
최종 프로젝트
- 자신만의 생성형 AI 프로젝트 아이디어 기획 및 제안
- 적절한 데이터 수집과 전처리 과정 경험하기
- 최적의 모델 선택 후 학습 시도와 결과 분석
- 프로젝트 완성물 평가 및 성과 발표 준비
강좌 요약 및 향후 나아갈 방향 제시
요건
- Python 프로그래밍의 기본 개념에 대한 이해
- 확률 및 선형대수 등 수학적 기초 지식 보유
수강 대상
- 개발자 여러분
14 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