생성형 AI의 구조 (수식 없이도 정확히 이해하는 이미지, 음성, 비디오를 실현하는 플로의 핵심 원리 | 반양장)

생성형 AI의 구조 (수식 없이도 정확히 이해하는 이미지, 음성, 비디오를 실현하는 플로의 핵심 원리 | 반양장)

$18.00
Description
수식 없이 술술 읽으면서 이해하는 생성형 AI 데이터 생성 기술의 핵심 원리
일본 최고의 AI 전문가 오카노하라 다이스케는 비전문가도 이해할 수 있도록 수식 없이 글과 그림만으로 생성형 AI의 구조를 설명하는 이 책을 집필했다. 생성형 AI의 역사부터 플로, 확산 모델과 플로 매칭, 최적 운송까지, ‘기술을 둘러싼 풍부한 맥락을 제공’한다고 평가받는 베테랑 저자의 친절한 해설과 함께 오늘날 IT의 중심에 선 생성형 AI의 핵심을 제대로 이해해보자.
저자

오카노하라다이스케

(岡野原大輔)
도쿄대학대학원정보이공학계연구과컴퓨터과학전공정보이공학박사.2006년PreferredInfrastructure를공동창업했고,2014년PreferredNetworks를공동창업해대표이사겸최고연구책임자를맡고있다.공저포함12권의AI도서를집필했고,2023년《확산모델의수학》(제이펍,2024)으로32회오카와출판상을받았다.

목차

옮긴이머리말ix
한국의독자들에게x
머리말xi

CHAPTER1생성형AI1
생성형AI란무엇인가1
지시와조건에따르는생성2
이전에는생성하기어려웠던데이터를생성가능3
규칙기반에서머신러닝으로5
생성작업은특히어려운머신러닝문제7
데이터생성은광활한바다에서섬을찾는것과같은작업9
광활하고기묘한고차원공간11
생성에는올바른출력이하나만이아님13
다양체가설:저차원에들어있는데이터15
대칭성:변환에대한불변성이존재하는데이터18
구성성:여러부분의조합으로만들어지는데이터20
[COLUMN]데이터가가지는특성은사람이제공하는것인가,아니면스스로학습하는것인가?21
요약22

CHAPTER2생성형AI의역사23
기억의메커니즘23
이징모델에서홉필드네트워크로24
에너지기반모델28
자연스럽게연상기억을실현하는에너지기반모델29
에너지와확률의상관관계:볼츠만분포31
랑주뱅몬테카를로방법의원리32
에너지기반모델의치명적인문제33
[COLUMN]현실세계는거대한시뮬레이터34
공간전체의정보를지배하는분배함수35
숨겨진정보로부터생성되는데이터37
생성을위해서는인식이필요38
변분오토인코더(VAE)40
잠재변수모델의문제42
[COLUMN]생성적적대신경망(GAN)43
[COLUMN]자기회귀모델43
[COLUMN]2024년노벨상44
요약45

CHAPTER3플로를사용하는생성47
플로란47
연속방정식:물질은갑자기사라지거나워프하지않음49
플로를사용하여만드는복잡한확률분포51
분배함수를구할필요가없는플로기반모델53
정규화플로와연속정규화플로55
플로를따라구한가능도가최대화되도록학습55
플로에따라데이터를생성57
복잡한생성문제를간단한부분생성문제로분해하는플로58
플로모델링60
플로결과계산62
정규화플로의과제64
요약65

CHAPTER4확산모델과플로매칭67
확산모델의발견67
일반적인확산현상68
[COLUMN]브라운운동69
확산모델이란70
확산과정이만들어내는플로=스코어72
스코어와에너지의관계73
시간과함께바뀌어가는스코어74
디노이징스코어매칭76
시뮬레이션프리학습은일부만을대상으로학습가능78
확산모델에의한학습과생성요약79
확산모델에의해만들어지는플로의특징79
확산모델과잠재변수모델의관계80
데이터생성의계통발생트리를자동으로학습81
확산모델은에너지기반모델82
확산모델은플로를사용하는생성모델82
플로매칭:플로를모아서만드는복잡한플로83
최적운송83
최적운송을사용하는생성85
최적운송을직접구하는것은계산량이너무큼85
플로매칭의학습86
플로매칭의발전88
조건부생성은조건부플로로실현88
잠재확산모델:원래데이터를잠재공간으로변환하여품질개선90
요약91

CHAPTER5플로를사용한기술의향후전망93
일반화의수수께끼해명93
대칭성을고려한생성95
어텐션메커니즘과플로96
플로에의한수치최적화96
언어와같은이산데이터생성97
뇌의계산메커니즘과의접점99
플로에의한생성의미래99

APPENDIXA머신러닝키워드101
확률과생성모델101
최대가능도법102
머신러닝103
머신러닝의메커니즘104
매개변수조정=학습105
신경망106
유한한학습데이터로부터무한한데이터에적용할수있는규칙을얻는일반화106

APPENDIXB참고문헌109
2장110
3장112
4장112
5장114

찾아보기117

출판사 서평

글과그림만가지고생성형AI를설명하는책

플로(flow)에기반한생성기술,특히확산모델은이미지,오디오,비디오생성등많은분야에서두각을나타냈다.일본최고의AI전문가오카노하라다이스케는《확산모델의수학》을집필해확산모델을수학적으로명확히해설한바있고,이번에는수학공식없이글과그림만으로생성형AI전반을설명하는《생성형AI의구조》을썼다.
비전문가도이해할수있도록생성형AI의역사부터플로,확산모델과플로매칭,최적운송,향후전망까지술술읽히게저술했다.수식을배제하는대신우리가사는세계에서접할수있는일상적인비유를활용하는편으로,예를들어확산모델에대해서는다음과같이설명을시작한다.
“물표면에잉크로글자를썼다고가정해봅시다.이잉크로쓰여진글자는시간이지남에따라서서히풀어져갈것이고최종적으로는잉크가물전체에균일하게섞이게됩니다.(…)만약이잉크의확산과정을반대방향으로재현할수있다면,잉크가물에균일하게섞인상태로부터다시잉크로문자가쓰여진상태로되돌릴수있습니다.즉,질서를가지고있는대상에노이즈가더해지면서서서히파괴되어완전한무질서가되는과정을역방향으로거슬러올라감으로써무질서로부터질서를만들어내는과정,즉생성을실현할수있지않을까하는생각인것입니다.“
오카노하라다이스케는일본최대AI유니콘PreferredNetworks의공동창업자로유명하지만10여권이상의전문서를집필해‘기술을둘러싼풍부한맥락을제공’한다는평가를받는베테랑저자이기도하다.그의친절하면서도정확한해설과함께오늘날IT의중심에선생성형AI의구조를제대로이해해보자.

추천평
《확산모델의수학》에서수식을좇기만할뿐이해하지는못했던저에게는생성형AI의역사,열역학과의관계,‘흐름’에기반한설명등생성모델을직관적으로이미지화할수있는구성이어서매우이해하기쉬웠습니다.생성모델의원리를충분히이해하고있다면비유로만설명한것이오히려이해하기어려울수있고,반대로기초지식이전혀없다면애초에무슨이야기를하는건지알수없을테지만,생성모델의원리를이해하고자공부하려는분들이라면이책이딱맞을거라고생각합니다.
manic::moon,일본아마존독자