[목 차]
  

Chapter 1 생성 AI

__01-1 _ 생성 AI란?

__01-2 _ 튜링 테스트

______실습01 챗GPT의 튜링 테스트

__01-3 _ AI의 정의

__01-4 _ 검색 엔진 빙 코파일럿

______실습02 질의 응답하기

______실습03 이미지 생성하기

______실습04 이미지로 질의 응답하기

__01-5 _ AI의 역사와 생성 AI

__01-6 _ 파이썬 프로그램 환경

______실습05 첫 파이썬 코딩

__01-7 _ AI 다트머스 회의

______실습06 숫자 이미지 그리기

______실습07 전결합형 신경망 정의하기

______실습08 학습 전 추론: 더미 데이터

______실습09 학습 전 추론: 테스트 데이터

______실습10 전처리: 데이터 정규화

______실습11 학습 데이터 및 테스트 데이터 분할

______실습12 신경망 학습시키기

______실습13 성과 평가하기

______실습14 추론 및 시각화하기

__01-8 _ 머신러닝

__01-9 _ Word2Vec으로 King-Man+Woman 계산

______실습15 Word2Vec, 유사한 단어 찾아 정렬하기

__01-10 _ 딥러닝

______실습16 Sentence-Transformer를 활용한 문장의 유사도 측정하기

__01-11 _ 디퓨전 모델과 MMM

______실습17 텍스트로 이미지 생성하기

 

Chapter 2 LLM 기본 편

__02-1 _ 언어 모델이란?

__02-2 _ n-gram 언어 모델

______실습18 n-gram 언어 모델 기본형 만들기

______실습19 응용 n-gram 언어 모델 만들기

__02-3 _ RNN 언어 모델

______실습20 RNN 언어 모델

__02-4 _ Seq2Seq 모델과 셀프 어텐션 메커니즘

__02-5 _ 트랜스포머

______실습21 트랜스포머를 이용한 신경망 기계 번역하기

 

Chapter 3 LLM 심화 편

__03-1 _ GPT

______실습22 GPT, picoGPT 실행하기

______실습23 GPT로 한국어 문장 생성하기

__03-2 _ BERT

______실습24 BERT 파인튜닝으로 영문 뉴스 기사 분류하기

__03-3 _ Text-to-Text 트랜스포머, T5

__03-4 _ 스케일링 법칙

__03-5 _ 언어 모델 퓨샷 학습기

__03-6 _ FLAN

__03-7 _ InstructGPT(RLHF, PPO)

__03-8 _ RLHF에서 DPO로

__03-9 _ MoE

__03-10 _ Sparse MoE

______실습25 나만의 LLM 파인튜닝하기