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기초부터 찬찬히 시작할 수 있는 기본 서적이다. 현재의 기술 트렌드는 단순히 데이터를 분석하는 것에서 벗어나, 창조와 발명을 하는 AI의 세계로 확장되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 '생성형 딥러닝'이 있다. 그런 생성 AI를 탐구하며 실질적으로 만들어나가는 방법을 알려주는 책이 바로 ＜만들면서 배우는 생성 AI＞이다. 일반적으로 AI와 딥러닝의 원리나 개념에 대해서는 많은 책들이 소개되어 있다. 그러나 이 책은 다르다. 실제로 생성형 AI를 만들어보면서 배울 수 있는 실전적인 내용과 예제 코드가 풍부하게 담겨 있다. 아래와 같은 팁과 트릭을 통해 모델이 더 효율적으로 학습하고 더 창의적이게 만드는 방법을 이해하게 된다. VAE분석을 통한 사진의 얼굴 표정을 바꿀 수 있는 방법 당신의 데이터셋을 기반으로 이미지를 생성하는 GAN훈련 새로운 종류의 꽃을 생성하는 확산 모델 만들기 텍스트 생성을 위한 나만의 GPT 훈련시키기 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델이 어떻게 훈련되는지 알아보기 StyleGAN2와 ViT-VQGAN과 같은 최첨단 아키텍처를 탐구하기 트랜스포머와 MuseGAN을 사용하여 다중음악을 작곡하는 방법 이해 생성적인 세계 모델이 강화 학습 작업을 어떻게 해결하는지 알아보기 DALL.E 2, Imagen, Stable Diffusion과 같은 다중 모달 모델 이해하기 |
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진짜 말 그대로 GOAT네요. 이해하기 쉽게 잘 설명되있고 생성AI 입문자에게 정말정말 추천하는 책입니다. 입문자가 아니더라도 읽어보시는 것을 추천합니다. 여러 개념과 이론이 잘 정리되있고 이해하기 정말 쉬웠습니다. 특히 새 모델을 배우기 전에 이야기에 비유해서 설명해주시는 부분이 정말 좋았습니다. 어렵고 복잡할 수 있는 개념을 이렇게 이야기로 풀어주셔서 입문자분들도 정말 쉽게 따라오실 수 있을 겁니다. 정말 추천합니다. |
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생성형 AI를 알고 싶다면 교과서 삼아 정독해야 하는 책. 넓고 깊다. 기본이 되는 수학, 통계, 정보이론부터 설명을 시작해 케라스에 구현된 코드까지 설명하고 있다. 과연 저자가 알고 쓴 건지 의심스러운 시중의 수많은 책과 비교가 되지 않는다. 현시점에 등장한 모든 핫한 생성형 AI를 다룬다. 책의 목차가 생성 AI 발전의 흐름을 따라가기 때문에 정독이 필수다. 아는 만큼 이해되는 책이다. 기초 지식이 탄탄해야 따라갈 수 있다. 번역은 역시나 아쉽다. 1판에서의 아쉬운 부분이 전혀 수정되지 않고 2판에 그대로 실려있다. |
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훌륭한 기술, 잘 읽고 공부했습니다. 방향잡기에 도움이 많이 될 것 같습니다. 어떻게 시작해야할지 막막하고 주변에 도움받을 수 있는 멘토링도 없었는데 쉽게 이해가 됐습니다. 창업을 준비하고 있는 예비창업가로서 기술 또한 중요함을 배웠습니다. |
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만들면서 배우는 생성 AI 도서는 각각의 생성AI 주제에 대해 소개하고 예제를 통하여 이해를 돕고 있다. 파트 1은 생성 모델링에 대한 설명과 핵심 확률 이론, 생성 딥러닝 예제 코드를 제공한다. 이후 설명하는 파트들의 핵심 개념을 설명하고 있는 부분이다. 파트 2는 생성 모델링중 6가지 방식인 변이형 오토 인코더, 생성적 적대 신경망, 자기회귀 모델, 노멀라이징 폴로 모델, 에너지 기반 모델, 확산 모델들에 대한 개념들을 설명하고 있는데 챕터 이름만 봐서는 어려워 보이지만 독자의 이해를 도울 수 있는 그림들이 꽤 많이 있어서 흐름을 이해하기 쉽다. 파트 3은 실제 샘플 소스로 학습이 가능한 파트로 챕터 2가 잘 이해가 가지 않더라고 실습과 함께 진행하다보면 어느정도 감이 온다. 각 분야의 생성 AI에 대해 관심이 있는 분이라면 이 책이 좋은 친구가 되어 줄 것이다. |