[한빛미디어 리뷰어][2023년 10월] 만들면서 배우는 생성 AI

만들면서 배우는 생성 AI - 트랜스포머부터 GPT, DALL·E 2, 스테이블 디퓨전, 플라밍고까지
데이비드 포스터 지음, 박해선 옮김 / 한빛미디어 / 2023년 9월

1. 시작

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

2023년 10월달에 소개할 책은 「만들면서 배우는 생성 AI」입니다

<표지>

딥러닝 기초부터 최신 생성 AI 모델까지 설명하고 있습니다.

다음과 같은 다양한 생성 딥러닝 모델을 만드는 방법을 다루고 있습니다.

‘VAE로 사진 속 얼굴 표정 바꾸기'

‘자체 데이터셋을 학습한 GAN으로 이미지 생성하기'

‘확산 모델로 새로운 꽃 종류 만들기'

‘텍스트 생성을 위한 자체 GPT 훈련하기'

‘대규모 언어 모델인 챗GPT 훈련 방법 알아보기’

‘StyleGAN2, ViT VQ-GAN과 같은 최신 아키텍처 조사하기

‘트랜스포머와 MuseGAN을 사용해 다성 음악 작곡하기'

‘월드 모델이 강화 학습 과제를 해결하는 방법 이해하기'

‘DALLE 2, Imagen, 스테이블 디퓨전과 같은 멀티모달 모델 알아보기'

이책에 대해서 좀더 알아보도록 하겠습니다.

2. 책의 구성

이 책은 총 3개의 파트와 14개의 세부장으로 구성되어 있습니다.

제 1파트 ‘생성 딥러닝 소개'

• 생성 모델링, 딥러닝

제 2파트 ‘6가지 생성 모델링 방식'

• 변이형 오토인코더, 생성적 적대 신경망, 자기회귀 모델, 노멀라이징 플로 모델, 에너지 기반 모델, 확산 모델

제 3파트 ‘생성 모델링의 응용 분야'

• 트랜스포머, 고급 GAN, 음악 생성, 월드 모델, 멀티모달 모델

입니다. 

3. 책의 내용

1) 생성 딥러닝 소개

생성 모델링과 딥러닝을 소개하고 있습니다.

생성 모델링을 정의하고 간단한 예제를 사용해 모든 생성 모델에서 중요한 몇가지 핵심 개념을 설명하고 있으며, 복잡한 생성 모델을 만드는 데 필요한 딥러닝 도구와 기법을 제공합니다.

45페이지

77페이지

2) 6가지 생성 모델링 방식

변이형 오토인코더, 생성적 적대 신경망, 자기회귀 모델, 노멀라이징 플로 모델, 에너지 기반 모델, 확산 모델의 여섯 가지 종류의 생성 모델을 소개합니다. 

97페이지

112페이지

146페이지

183페이지

229페이지

3) 생성 모델링의 응용 분야

이미지, 텍스트, 음악, 게임에서 생성 모델링이 어떻게 응용되고 있는지 설명하고 있습니다. 

314페이지

364페이지

4. 책을 읽은 후

이 책은 절대로 쉬운 책이 아닙니다.

인공지능 모델에 대해서 설명하고 있지만 수학과 기본적인 인공지능에 대한 이해도를 알고 있어야 합니다.

지난 10년간의 생성 모델링에 대한 설명을 하지만 그 설명을 이해하기가 쉽지 않습니다.

만약 인공지능 개발자를 준비하고 계신다면 꼭 알아야 할 내용임에는 분명합니다. 

저자는 마지막으로

‘생성 모델링은 인공지능을 실현하는 열쇠의 하나로써 향후 10년 동안 꾸준히 각광받을 핵심 아이디어이다' 라고 이야기 합니다.

ChatGPT를 통해서 우리는 생성형 AI의 강력한 힘과 미래를 어떻게 바꿀 것인지에 대한 두려움을 가지고 있습니다.

개발자로써 살아남기 위해서는 꼭 이 책을 통해서 산을 넘을수 있기를 그리고 절대 포기하지 않기를 희망합니다.

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

감사합니다