10단계로 알아보는 이미지 생성 모델의 원리! 생성형 AI와 함께하는 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5』 이 책은 정규 분포와 최대 가능도 추정과 같은 기본 개념에서 출발하여 가우스 혼합 모델, 변이형 오토인코더(VAE), 계층형 VAE 그리고 확산 모델에 이르기까지 다양한 생성 모델을 설명합니다. 수식과 알고리즘을 꼼꼼하게 다루며 수학 이론과 파이썬 프로그래밍을 바탕으로 한 실제 구현 방법을 알려줍니다. 생성 모델을 이론뿐만 아니라 실습과 함께 명확하게 학습할 수 있습니다. 특히 확산 모델에 이르는 10단계의 과정을 하나의 스토리로 엮어 중요한 기술들을 서로 잇고 개선할 수 있도록 구성했습니다. 이 책과 함께 생성 모델을 밑바닥부터 시작해보세요. 정규 분포에서 확산 모델까지, 생성 모델 완전 정복! 수식과 코드로 명쾌하게 풀어낸 최고의 생성 모델 안내서! 명불허전 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 시리즈가 이번에는 생성형 AI와 함께합니다. 스테이블 디퓨전, 미드저니, DALL-E 등과 같은 이미지 생성 AI가 다양한 분야에서 관심을 얻고 활용되고 있습니다. 이들 기술의 배경에는 딥러닝을 활용한 '생성 모델'이 있습니다. 이번 편에서는 바로 생성 모델에서 주목받고 있는 '확산 모델(Diffusion Model)'을 다룹니다. 정규 분포, 최대 가능도 추정(MLE)과 같은 기본 개념에서 시작해 가우스 혼합 모델(GMM), 기댓값 최대화 알고리즘(EM), 변이형 오토인코더(VAE), 계층형 VAE 그리고 확산 모델까지의 여정을 10단계로 나누어 안내합니다. 단순히 이미지나 결과를 전달하는 데 그치지 않고 ‘왜 그렇게 되는지’와 ‘어떻게 그 결과를 얻을 수 있는지’도 빼놓지 않았습니다. 이를 위해 수식을 세심하게 다루며 작은 부분까지 신경 썼습니다. 이론과 실습을 아우르는 체계적인 커리큘럼을 제공하기 때문에 기초부터 차근차근 배우고 실습을 통해 생성 모델의 원리를 깊게 이해할 수 있습니다. 확산 모델을 비롯한 생성 모델을 더욱 깊이 이해하고 응용하고자 하는 모든 이에게 이 책은 든든한 길잡이가 될 것입니다. 대상 독자 (미적분학, 선형대수학 등의 수학과 파이썬 기초 지식이 있으면 좋습니다.) 생성 모델 구현 원리와 응용에 대해 궁금한 개발자 자연어 처리, 이미지 생성, 음성 합성 등 다양한 분야에 생성 모델을 적용하고 싶은 개발자 주요 내용 1장 정규 분포 2장 최대 가능도 추정 3장 다변량 정규 분포 4장 가우스 혼합 모델 5장 EM 알고리즘 6장 신경망 7장 변이형 오토인코더(VAE) 8장 확산 모델 이론 9장 확산 모델 구현 10장 확산 모델 응용