만들면서 배우는 생성 AI 2판

이번에 소개 드릴 책으로는 생성형 딥러닝과 관련된 아마존 베스트셀러 책입니다.!

 

 

제 기억로는 결과를 도출해내는 딥러닝이 지금보다 전에 유행했더라면 요즘은 Generative 딥러닝이 유행인거 같습니다.

SNS나 티비만 봐도 새로운것을 만들어내는 AI 천지인데 이 부분에 대해서 관심 깊어 하시는 분들이라면 정말 강추합니다.

 

저 같은경우 현재 얼굴을 찍고 노후에 얼굴 까지 예측하고 생성해주는 스타일간을 한번 사용해봤었는데요, 하루하루 다르게 새로운 논문들이 나오고 발전해나가는 모습을 보니 너무 재미있더라구요 :D  

 

https://github.com/NVlabs/stylegan

GitHub - NVlabs/stylegan: StyleGAN - Official TensorFlow Implementation

 

그럼 이제 살짝 책 저자부터 살펴볼가요?

 

책 저자로는 데이비드 포스터로 크리에이티브 AI 애플리케이션을 전문으로 다루는 데이터 과학자이자, 기업가, 교육자 이며 머신러닝 연구소의 교수진으로 실용적인 AI 실전 문제 해결에 중점을 두고 계신분입니다.

 

그리구 번역해주신 박해선님은 다양한 딥러닝과 머신러닝에 대해서 번역하시고 텐서 플로우 블로그까지 운영하시니 

 

먼가 벌써부터 믿음이 가지 않으신가요!? 

 

 

자 책을 소개하기에 앞서 살짝 필요한 선행학습?이 필요합니다.  물론 어렵지는 않아요

우선 파이썬 코딩 경험이 필요합니다. 이 책 앞장에서 파이썬을 필히 공부하라고 하니 무조건 하셔야하구요.

수학지식이 필요한데 다하실 필요는 없고 선형대수학과 일반 확률이론을 어느정도 하실 수 있으시다면 책을 읽는데 많은 도움이 될 것입니다.

 

제가 읽었을 때 처음에는 무난하게 읽을 수 있었지만 뒤로 갈 수록 난이도가 생각보다 높아져 고민을 많이하게 되고 여러가지 찾아보며 책을 읽어 이해해 나갔습니다.

 

그럼 이제 책을 소개해보도록 할게요.

 

이 책으로 말하자면 세부분으로 구성되어 있는데요.

 

간략하게 소개해보자면,

1부는 생성 모델링과 딥러닝에 대한 일반적인 소개

2부에서는 생성 모델을 구축하는데 사용할 여섯 가지 핵심 기법

3부에서는 지금까지 1부와 2부에서 배운걸 토대로 이미지 생성, 글쓰기, 음악 작곡, 모델 기반 강화학습을 위한 최신 모델의 작동방식

 

여기서부터는 좀더 자세하게 정리 해보자면,

• 1부
  • 1장 생성 모델링 정의 + 간단한 예제 그리고 생성 모델 분류에 대해서 공부
  • 2장 케라스를 사용해 MLP 예제를 만들며 딥러닝 신경망 탐구
• 2부
  • 3장 변이형 오토인코더를 살펴보고 얼굴 이미지를 생성
  • 4장 이미지 생성을 위한 생성적 적대 신경망을 공부하고 개선할 수 있는 사항들을 소개합니다.
  • 5장 텍스트 생성을 위한 LSTM과 같은 순환 신경망과 이미지 생성을 위한 PixelCNN과 같은 자기회귀 모델을 공부합니다.
  • 6장 노멀라이징 플로 기법의 이론을 직관적으로 살펴보고 이미지 생성을 위한 RealNVP 모델을 구축하는 예제를 공부합니다.
  • 7장 에너지 기반 모델을 다루며 대조 발산을 사용해 훈련하는 방법과 랑주뱅 역학을 사용하여 샘플링하는 방법 공부
  • 8장 최신 이미지 생성 모델을 탄생시킨 확산 모델을 구축하는데 필요한 방법 공부
• 3부
  • 9장 트랜스포머 구조를 알아보고 텍스트 생성을 위한 GPT 모델을 만드는 실용적인 방법
  • 10장 StyleGAN 모델의 계보와 기술적 세부사항 그리고 이미지 생성을 위한 다른 GAN을 찾아보자.
  • 11장 음악 데이터를 다루는 방법과 트랜스포머 및 MuseGAN과 같은 기법을 적용하는 음악생성에 관해 공부
  • 12장 월드 모델과 트랜스포머 기반 방법을 적용하여 생성 모델을 강화 학습에 어떻게 사용하는지 공부
  • 13장 텍스트 To 이미지 생성을 위한 여러가지 모델의 내부 작동 방식을 터득
  • 14장 지금까지의 생성 AI의 주요 이정표를 요약하고 향후 어떻게 일상에 혁신할지 논의

위의 내용을 보시고 필요한 부분이 있으시다면 한번 사서 읽어보세요!

과거부터 지금에 이르기 까지 다양항 생성 딥러닝 모델을 다루고 각각 모델들을 기본 개념부터 차근차근 설명하고 파이썬 코드를 통해 구현할 수 있도록 독자들이 차근차근 스탭 밟아가며 이해할 수 있도록 도와주는 책인거 같아요 ㅎㅎ

저는 읽다가 3부에서 살짝 막혔지만 꾸준히 완독하여 저만의 모델을 한번 만들어보는게 목표입니다. 

 

다들 열심히 책을 읽어보아요 파이팅!

 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."