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53,900원
중급자를 위해 준비한
[딥러닝 · 머신러닝, AI · ChatGPT 활용] 강의입니다.
딥러닝을 활용한 생성모델 AI 모델의 작동 원리를 이해하고 실습을 통해 활용 방법을 습득합니다.
✍️
이런 걸
배워요!
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생성형 AI 활용
LLM (대규모 언어 모델) 작동 원리
Multi-modal AI 작동 원리
OpenAI API를 이용한 프로그램 인터페이스
생성형 언어 모델 동작 원리
생성형 이미지 모델 동작 원리
이런 분들께 추천드려요!
🎓
학습 대상은
누구일까요?
학습 대상은
누구일까요?
생성형 AI 의 활용 방법에 관심 있는 사람
생성형 AI의 작동 원리가 궁금한 사람
딥러닝 기본 지식을 가지고 있는 사람
Python 기본 지식을 가지고 있는 사람
📚
선수 지식,
필요할까요?
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필요할까요?
Python
머신러닝 개요
안녕하세요
YoungJea Oh 입니다.
YoungJea Oh 입니다.
오랜 개발 경험을 가지고 있는 Senior Developer 입니다. 현대건설 전산실, 삼성 SDS, 전자상거래업체 엑스메트릭스, 씨티은행 전산부를 거치며 30 년 이상 IT 분야에서 쌓아온 지식과 경험을 나누고 싶습니다. 현재는 인공지능과 파이썬 관련 강의를 하고 있습니다.
홈페이지 주소:
커리큘럼
총 45 개
˙ 8시간 10분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 실습 환경 구성
5 강
∙ 18분
강의 자료 Download
Anaconda 설치
02:30
Jupyter Notebook 과 Google Colab 사용법
15:57
tensorflow 설치
실습 코드 다운로드
섹션 1. 생성형 AI 개요
5 강
∙ 54분
AI의 역사 (시작에서 생성형 AI 까지)
미리보기
14:40
생성 모델의 역사
11:03
생성 모델이란?
07:08
이미지 생성 모델을 얻는 원리
11:06
언어 생성 모델과 응용 분야
10:25
섹션 2. 딥러닝 자연어 처리와 Transformers 의 탄생
8 강
∙ 1시간 22분
최근의 NLP(Natural Language Processing) 발전 과정
미리보기
10:35
단어 임베딩 (Word Embedding) 이란 ?
14:50
실습 - 단어 임베딩 작성 (문제 설명)
01:52
실습 - 단어 임베딩 작성(Jupyter Notebook) - 100_embedding.ipynb
미리보기
17:31
Transformers - 현대적 초거대 AI의 Game Changer
미리보기
07:55
Transformer 모델의 구조
06:44
Self-Attentsion 이란 ?
12:11
positional encoding 과 multi-head attention
11:15
섹션 3. 생성형 언어 모델 (Generative Language Model)
7 강
∙ 1시간 23분
GPT-3 소개
05:11
언어 생성 모델의 환각 효과 (Hallucination Effect)와 Text 생성 원리
16:06
실습 - 110_자기회귀(autoregressive)적인 문장 생성 원리
15:32
ChatGPT
14:01
Prompt Engineering 개요
미리보기
10:19
상황 내 학습 (In-Context Learning)
09:02
Chain-of-Thought Prompting (사고의 연쇄 사슬 프롬프팅)
12:56
섹션 4. 생성형 이미지 모델
8 강
∙ 1시간 42분
주요 이미지 생성 모델
미리보기
07:10
GAN (Generative Adversarial Network) 개요
10:18
GAN Process
08:55
GAN Lab - GAN의 작동 원리 시각화
04:29
GAN의 목적 함수
08:03
DCGAN (Deep Convolutional GAN)
06:24
실습 - 300_DCGAN - Mnist dataset 위조 - part 1
25:57
실습 - 300_DCGAN - Mnist dataset 위조 - part 2
31:11
섹션 5. Vision Transformer
4 강
∙ 1시간 5분
Vision Transformer 개요 - 이미지를 언어처럼 처리하기 시작
미리보기
12:20
실습 - 400_Simplified Vision Transformer 문제 설명
05:17
실습 - 400_Simplified Vision Transformer - part 1
31:00
실습 - 400_Simplified Vision Transformer - part 2
16:49
섹션 6. Language 를 이해하는 이미지 생성 모델
6 강
∙ 1시간 13분
OpenAI Clip 모델 개요 - 이미지와 언어의 상관 관계 이해
16:01
실습 - 사전 학습된 CLIP 모델 데모
17:45
Diffusion (확산) 모델 개요
미리보기
13:22
OpenAI GLIDE 모델 설명
07:39
실습 - 사전 학습된 GLIDE 모델 데모
12:18
DALL-E3 모델 개요
06:09
섹션 7. 생성형 AI의 진화
2 강
∙ 10분
프로그램 코딩하는 AI - Codex 와 AlphaCode
03:53
LMM (Large Multi-Modal) 모델
06:47
강의 게시일 : 2024년 04월 08일
(마지막 업데이트일 : 2024년 04월 08일)
수강평
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️