자세하고 상세한 이미지 생성 원리랑 여러 예제들도 깃허브에 올라와있어서 실습하기 편했습니다.다만 주석 부분이 영어로 되어있어서 이를 다시 한글 주석으로 처리하는 과정이 다소 귀찮았습니다.이것만 빼면 다 좋은 거같네요!초보자분들에겐 비추천하고 어느정도 딥러닝을 이해하고 생성 모델을 공부하고자 하는 분에게 추천합니다. 또 수학적인 내용이 많아서 이를 먼저 숙지하시고

이 책은 딥러닝의 기초부터 시작해 이미지 생성 모델의 원리를 10단계로 체계적으로 학습할 수 있도록 구성된 것으로 보인다. 기존 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈의 특징을 이어받아, 이론뿐만 아니라 코드 구현을 통해 개념을 명확히 이해할 수 있도록 돕는 방식일 것으로 예상된다. GAN, VAE, Diffusion 모델 등 최신 이미지 생성 기법을 다루면서, 직접 구현하며 학습하는 구조일

『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5』는 이미지 생성 모델의 원리를 10단계로 체계적으로 설명하며, 기초 개념부터 최신 확산 모델까지 폭넓게 다룹니다. 정규분포와 최대 가능도 추정 같은 기본 이론에서 시작해, 변이형 오토인코더(VAE)와 확산 모델(DDPM) 구현, Stable Diffusion의 응용까지 실습을 통해 학습할 수 있어 실무와 연구에 모두 적합합니다. 특히 수학적 원리와 코드 구현을