만들면서 배우는 생성 AI (2023.09.15)

 

 

원래 1판이 있었던 모양인데 2판을 찍으면서 꽤 많은 부분이 업데이트 된 모양이다.

그도 그럴 게 요즘 GPT, stable diffusion 등 바야흐로 딥러닝이 실생활에 응용되는 터라..

 

달라진 점은 다음과 같다.

1. 최신 생성 모델 추가 : 자기회귀 모델, 노멀라이징 플로 모델, 에너지 기반 모델, 확산 모델

2. 트랜스포머 내용 확대 : 어텐션, 멀티헤드 어텐션, 코잘 마스킹, 위치 인코딩, 인코더-디코더 구조

3. 다양한 GAN 구조 소개 : ProGAN, StyleGAN/StyleGAN2, SAGAN, BIGGAN, VQ-GAN/Vit VQ-GAN

4. 멀티모달 모델 추가 : DALL-E2, Imagen, 스테이블 디퓨전, 플라밍고

 

책은 꽤 자세하게 생성 딥러닝에 대해서 소개한다. 즉 이론적 내용이 코드와 함께 꽤 자세히 나오므로 이런 내용을 알고 싶은 사람들에게는 좋을 것으로 보인다.

딥러닝에 대한 기초적 이론 및 코드에 대한 이해가 끝나면 다음으로는 6가지 생성 모델링 방식에 대해 소개한다.

- 변이형 오토인코더

- 생성적 적대 신경망

- 자기회귀 모델

- 노멀라이징 플로 모델

- 에너지 기반 모델

- 확산 모델

 

5가지 방식에 대한 부분 이후에는 생성 모델링의 응용 분야에 대해서도 이론과 함께 소개한다.

- 트랜스포머

- 고급 GAN

- 음악 생성

- 월드 모델

- 멀티모달 모델

 

생각보다 많은 모델이 있었단 것을 알고 업데이트가 필요한 사람이라면 한번 읽어봐도 좋겠다는 생각이 들었다. 

옛날에는 txttoimg, imgtotxt 이런 것들이 이론만 계속 나와서 어떻게 응용할 수 있지(비즈니스적으로) 궁금한 정도였는데 이제는 몸소 체감하게 되니 새삼... 느낌이 또 다르다. 

 

 

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