핸즈온 생성형 AI: GPT, 라마, 뮤직젠, 스테이블 디퓨전으로 배우는 트랜스포머와 확산 모델 활용법

오마르산세비에로

OmarSanseviero
허깅페이스의라마최고책임자이자플랫폼및커뮤니티책임자로서개발자지원엔지니어링,온디바이스및문샷팀을이끌었다.구글에서구글어시스턴트와텐서플로그래픽분야에서폭넓은엔지니어링경험을쌓았다.오픈소스,제품,연구및기술커뮤니티가교차하는허깅페이스에서다양한업무를수행했다.

[1부개방형모델활용]

1장생성미디어입문
_1.1이미지생성
_1.2텍스트생성
_1.3사운드클립생성
_1.4윤리적및사회적영향
_1.5생성모델의과거와현재
_1.6생성형AI모델개발방법
_1.7요약

2장트랜스포머
_2.1언어모델의활용사례
_2.2트랜스포머블록
_2.3트랜스포머모델계보
_2.4사전학습의힘
_2.5트랜스포머요약
_2.6언어모델을이용한텍스트생성프로젝트
_2.7요약
_연습문제
_도전과제
_참고자료

3장정보압축과표현
_3.1오토인코더
_3.2변이형오토인코더
_3.3CLIP
_3.4CLIP의대안
_3.5의미기반이미지검색프로젝트
_3.6요약
_연습문제
_도전과제
_참고자료

4장확산모델
_4.1핵심원리:반복정제
_4.2확산모델학습
_4.3노이즈스케줄심층분석
_4.4U-Net과대안심층분석
_4.5확산목표심층분석
_4.6비조건부확산모델학습프로젝트
_4.7요약
_연습문제
_도전과제
_참고자료

5장스테이블디퓨전과조건부생성
_5.1조건부확산모델을위한조건추가하기
_5.2효율성을높이는잠재확산
_5.3스테이블디퓨전구성요소심층분석
_5.4주석이달린샘플링루프
_5.5오픈데이터,오픈모델
_5.6Gradio로인터랙티브머신러닝데모만들기프로젝트
_5.7요약
_연습문제
_도전과제
_참고자료

[2부생성모델을위한전이학습]

6장언어모델파인튜닝
_6.1텍스트분류
_6.2텍스트생성
_6.3지시사항
_6.4어댑터소개
_6.5양자화소개
_6.6통합구현
_6.7평가방법에대한더깊은이해
_6.8검색증강생성프로젝트
_6.9요약
_연습문제
_도전과제
_참고자료

7장스테이블디퓨전파인튜닝
_7.1스테이블디퓨전전체모델파인튜닝
_7.2드림부스
_7.3LoRA학습
_7.4스테이블디퓨전에새로운기능추가하기
_7.5SDXL드림부스LoRA학습하기프로젝트
_7.6요약
_연습문제
_도전과제
_참고자료


[3부더나아가기]

8장텍스트-이미지모델의창의적활용
_8.1이미지-이미지변환
_8.2인페인팅
_8.3프롬프트가중치와이미지편집
_8.4인버전으로실제이미지편집하기
_8.5컨트롤넷
_8.6이미지프롬프팅과이미지변형
_8.7창의적그림생성프로젝트
_8.8요약
_연습문제
_참고자료

9장오디오생성
_9.1오디오데이터
_9.2트랜스포머기반아키텍처를활용한음성-텍스트변환
_9.3텍스트에서음성으로,생성오디오로
_9.4오디오생성시스템평가
_9.5향후발전방향
_9.6엔드-투-엔드대화시스템프로젝트
_9.7요약
_연습문제
_도전과제
_참고자료

10장생성형AI분야의발전과최신동향
_10.1선호도최적화
_10.2긴컨텍스트
_10.3전문가혼합
_10.4최적화와양자화
_10.5데이터
_10.6모든것을해결하는단일모델
_10.7컴퓨터비전
_10.83D컴퓨터비전
_10.9비디오생성
_10.10멀티모달리티
_10.11커뮤니티

APPENDIXA.오픈소스도구
APPENDIXB.LLM메모리요구사항
APPENDIXC.엔드-투-엔드검색증강생성

모델의안과밖을설계하는실습으로완성하는최신생성형AI실무가이드
『핸즈온생성형AI』는생성형AI의핵심원리를이해하고직접구현해보며실무에적용할수있도록구성된실습중심가이드입니다.트랜스포머와오토인코더,확산모델등주요기술을설명하고,텍스트·이미지·오디오등다양한멀티모달데이터를생성하는전과정을실제코드와함께학습합니다.
책의초반부에서는생성형AI의개념과기본구조를설명하고,사전학습된모델을활용한텍스트및이미지생성방법을소개합니다.중반부에서는트랜스포머와확산모델을기반으로한파인튜닝기법과RAG구현,LoRA와드림부스같은최신기술을활용한실전예제를다루며,생성형AI의원리를깊이있게이해할수있도록돕습니다.후반부에는오디오생성,조건부이미지생성,텍스트-이미지응용등창의적인활용사례와함께생성형AI를실무에접목하는다양한전략을제시합니다.또한생성형AI분야의발전과최신동향까지함께다루어생성형AI기술을책임감있게활용하는개발자로성장하도록도와줍니다.이책을통해생성형AI의기초부터실전적용까지탄탄하게익히며,최신기술흐름에맞는개발역량을한층강화할수있습니다.
누구를위한책인가요?
● 생성형AI모델의동작원리를깊이있게이해하고싶은개발자
● 단순API호출을넘어,특정도메인에맞는모델을직접파인튜닝하고싶은분
● 허깅페이스생태계를활용해나만의생성모델을구축하려는연구자및엔지니어
● LLM,확산모델관련최신논문은읽었지만,실제코드로구현하는데어려움을겪는분