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[AI 실무] AI Research Engineer를 위한 논문 구현 시작하기 with PyTorch
화이트박스
AI를 연구하거나 이를 활용하여 프로젝트를 진행할 때 기본적인 논문 구현은 필수 입니다. 이 강의를 통해 실제 논문을 한편 구현해보며 실무 역량을 업그레이드 해봅시다!
중급이상
딥러닝, AI 활용 (AX), PyTorch
이 강의는 생성형 인공지능 모델 중 Diffusion 모델과 관련된 실습을 수행합니다. 대표적인 Diffusion 모델 응용 논문인 prompt-to-prompt 논문을 함께 읽어보고 구현해 봄으로써, 최신 인공지능 논문을 이해할 수 있는 능력을 함양할 수 있기를 기대합니다.
먼저 경험한 수강생들의 후기
5.0
south420
딥러닝 논문 구현 강의가 많이 없어서 찾고 있었는데, 좋은 강의 감사합니다!
5.0
개발꿈나무
강의 잘 들었습니다! 저같은 초보자를 위해서 AI 기초 관련 논문 강의도 해주셨음 좋겠어요
5.0
열심히공부
이렇게까지 자세히 친절하게 설명해주는 논문 구현 강의는 처음인것 같네요. Diffusion 논문이 어떤식으로 구성되어 있는지 많이 참고가 되었습니다. 감사합니다.
Diffusion 모델 개념 이해하기
대표적인 Diffusion 모델 응용 논문인 Prompt-to-prompt 논문 이해하기
PyTorch를 이용해서 Prompt-to-prompt 논문 구현해보기
AI 논문을 읽고 구현할때 막히는 부분들에 대한 해결 방법들
학습 대상은
누구일까요?
최신 인공지능 논문의 내용을 구현하는 프로젝트와 연관된 모든 분들
인공지능 관련 커리어 준비를 하시는 분들 (AI 엔지니어, AI 대학원 등)
인공지능을 주제로 대학교 졸업 논문/프로젝트를 준비하시는 분들
선수 지식,
필요할까요?
Python 언어에 대한 이해
Visual Studio Code, Anaconda, Jupyter Notebook을 활용한 기초적인 개발 경험
선형대수/인공지능에 대한 기초적인 이해
전체
53개 ∙ (6시간 32분)
해당 강의에서 제공:
3. 생성 모델이란?
04:04
4. 이미지 생성모델 Overview
07:53
5. Diffusion Process
02:56
10. [참고] U-Net
03:04
15. 인공지능 논문 구조
05:40
16. Abstract
13:57
20. Related work
09:02
21. Method (1/9)
05:44
22. Method (2/9)
10:59
23. Method (3/9)
11:22
24. Method (4/9)
13:49
25. Method (5/9)
04:39
26. Method (6/9)
17:04
27. Method (7/9)
12:21
28. Method (8/9)
05:37
29. Method (9/9)
03:31
37. Conclusions
09:32
₩39,600
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