2025년 06월 30일 출간 | ISBN : 1169213987 | 472쪽 | 규격外

[1부 개방형 모델 활용] 1장 생성 미디어 입문 _1.1 이미지 생성 _1.2 텍스트 생성 _1.3 사운드 클립 생성 _1.4 윤리적 및 사회적 영향 _1.5 생성 모델의 과거와 현재 _1.6 생성형 AI 모델 개발 방법 _1.7 요약 2장 트랜스포머 _2.1 언어 모델의 활용 사례 _2.2 트랜스포머 블록 _2.3 트랜스포머 모델 계보 _2.4 사전 학습의 힘 _2.5 트랜스포머 요약 _2.6 언어 모델을 이용한 텍스트 생성 프로젝트 _2.7 요약 _연습 문제 _도전 과제 _참고 자료 3장 정보 압축과 표현 _3.1 오토인코더 _3.2 변이형 오토인코더 _3.3 CLIP _3.4 CLIP의 대안 _3.5 의미 기반 이미지 검색 프로젝트 _3.6 요약 _연습 문제 _도전 과제 _참고 자료 4장 확산 모델 _4.1 핵심 원리: 반복 정제 _4.2 확산 모델 학습 _4.3 노이즈 스케줄 심층 분석 _4.4 U-Net과 대안 심층 분석 _4.5 확산 목표 심층 분석 _4.6 비조건부 확산 모델 학습 프로젝트 _4.7 요약 _연습 문제 _도전 과제 _참고 자료 5장 스테이블 디퓨전과 조건부 생성 _5.1 조건부 확산 모델을 위한 조건 추가하기 _5.2 효율성을 높이는 잠재 확산 _5.3 스테이블 디퓨전 구성 요소 심층 분석 _5.4 주석이 달린 샘플링 루프 _5.5 오픈 데이터, 오픈 모델 _5.6 Gradio로 인터랙티브 머신러닝 데모 만들기 프로젝트 _5.7 요약 _연습 문제 _도전 과제 _참고 자료 [2부 생성 모델을 위한 전이 학습] 6장 언어 모델 파인튜닝 _6.1 텍스트 분류 _6.2 텍스트 생성 _6.3 지시 사항 _6.4 어댑터 소개 _6.5 양자화 소개 _6.6 통합 구현 _6.7 평가 방법에 대한 더 깊은 이해 _6.8 검색 증강 생성 프로젝트 _6.9 요약 _연습 문제 _도전 과제 _참고 자료 7장 스테이블 디퓨전 파인튜닝 _7.1 스테이블 디퓨전 전체 모델 파인튜닝 _7.2 드림부스 _7.3 LoRA 학습 _7.4 스테이블 디퓨전에 새로운 기능 추가하기 _7.5 SDXL 드림부스 LoRA 학습하기 프로젝트 _7.6 요약 _연습 문제 _도전 과제 _참고 자료 [3부 더 나아가기] 8장 텍스트-이미지 모델의 창의적 활용 _8.1 이미지-이미지 변환 _8.2 인페인팅 _8.3 프롬프트 가중치와 이미지 편집 _8.4 인버전으로 실제 이미지 편집하기 _8.5 컨트롤넷 _8.6 이미지 프롬프팅과 이미지 변형 _8.7 창의적 그림 생성 프로젝트 _8.8 요약 _연습 문제 _참고 자료 9장 오디오 생성 _9.1 오디오 데이터 _9.2 트랜스포머 기반 아키텍처를 활용한 음성-텍스트 변환 _9.3 텍스트에서 음성으로, 생성 오디오로 _9.4 오디오 생성 시스템 평가 _9.5 향후 발전 방향 _9.6 엔드-투-엔드 대화 시스템 프로젝트 _9.7 요약 _연습 문제 _도전 과제 _참고 자료 10장 생성형 AI 분야의 발전과 최신 동향 _10.1 선호도 최적화 _10.2 긴 컨텍스트 _10.3 전문가 혼합 _10.4 최적화와 양자화 _10.5 데이터 _10.6 모든 것을 해결하는 단일 모델 _10.7 컴퓨터 비전 _10.8 3D 컴퓨터 비전 _10.9 비디오 생성 _10.10 멀티 모달리티 _10.11 커뮤니티 APPENDIX A. 오픈 소스 도구 APPENDIX B. LLM 메모리 요구사항 APPENDIX C. 엔드-투-엔드 검색 증강 생성

모델의 안과 밖을 설계하는 실습으로 완성하는 최신 생성형 AI 실무 가이드 『핸즈온 생성형 AI』는 생성형 AI의 핵심 원리를 이해하고 직접 구현해 보며 실무에 적용할 수 있도록 구성된 실습 중심 가이드입니다. 트랜스포머와 오토인코더, 확산 모델 등 주요 기술을 설명하고, 텍스트·이미지·오디오 등 다양한 멀티 모달 데이터를 생성하는 전 과정을 실제 코드와 함께 학습합니다. 책의 초반부에서는 생성형 AI의 개념과 기본 구조를 설명하고, 사전 학습된 모델을 활용한 텍스트 및 이미지 생성 방법을 소개합니다. 중반부에서는 트랜스포머와 확산 모델을 기반으로 한 파인튜닝 기법과 RAG 구현, LoRA와 드림부스 같은 최신 기술을 활용한 실전 예제를 다루며, 생성형 AI의 원리를 깊이 있게 이해할 수 있도록 돕습니다. 후반부에는 오디오 생성, 조건부 이미지 생성, 텍스트-이미지 응용 등 창의적인 활용 사례와 함께 생성형 AI를 실무에 접목하는 다양한 전략을 제시합니다. 또한 생성형 AI 분야의 발전과 최신 동향까지 함께 다루어 생성형 AI 기술을 책임감 있게 활용하는 개발자로 성장하도록 도와줍니다. 이 책을 통해 생성형 AI의 기초부터 실전 적용까지 탄탄하게 익히며, 최신 기술 흐름에 맞는 개발 역량을 한층 강화할 수 있습니다. 누구를 위한 책인가요? ● 생성형 AI 모델의 동작 원리를 깊이 있게 이해하고 싶은 개발자 ● 단순 API 호출을 넘어, 특정 도메인에 맞는 모델을 직접 파인튜닝하고 싶은 분 ● 허깅페이스 생태계를 활용해 나만의 생성 모델을 구축하려는 연구자 및 엔지니어 ● LLM, 확산 모델 관련 최신 논문은 읽었지만, 실제 코드로 구현하는 데 어려움을 겪는 분