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[금요명품세미나] 생성형 AI 개념 비교 정리: GAN, VAE, Diffusion

작성자
wedatalab marketing
작성일
2024-05-08 13:16
조회
90



🚀 위데이터랩과 한국인공지능데이터과학협회가 함께하는 특별 세미나!

AI와 머신러닝에 관심 있는 모든 분들을 위한 빼놓을 수 없는 기회! 최신 생성 모델에 대해 배워보고, 이들이 어떻게 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있는지 알아보세요.


🗣 강사: 강승우 연구소장
📅 날짜: 5월 17일 금요일
⏰ 시간: 14시 - 17시 (3시간)
💸 비용: 무료
📍 장소: 서울특별시 종로구 삼일대로 457, 수운회관 1303호 위데이터랩 강의실
📞 문의: 010-6400-9127 권건우 대표

📘 세미나 내용:
1. 생성 모델 개요
2. Variational Autoencoder(VAE)
- 개념, 작동 원리, 활용
3. Generative Adversarial Network(GAN)
- 개념, 작동 원리, 활용
4. Diffusion Models
- 개념, 작동 원리, 활용
5. 요약
- VAE, GAN, Diffusion 모델 장단점 및 Q&A

참여 방법: 신청서 링크를 통해 사전 등록해 주세요.
- https://forms.gle/CLkcfeNTauNe23TZ7 

자리는 한정되어 있으니 서둘러 등록하세요! AI의 미래를 함께 모색해 보실 분들의 많은 참여 바랍니다. 🌟








- 생성형 AI가 뭐예요?

생성형 AI(Generative AI)란 입력 데이터로부터 새로운 데이터를 생성해내는 인공지능 기술을 말합니다. 이러한 기술은 기존에 존재하는 데이터의 패턴을 학습하여, 실제와 유사하지만 새롭게 생성된 이미지, 텍스트, 음악 등 다양한 형태의 데이터를 만들어낼 수 있습니다.

생성형 AI의 대표적인 예로는 GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)과 VAE(Variational Autoencoders, 변분 오토인코더)가 있습니다. GAN은 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator) 두 네트워크가 서로 경쟁하며 학습하는 구조로, 매우 현실적인 이미지를 생성할 수 있는 것으로 유명합니다. VAE는 입력 데이터를 특정 공간에 매핑한 후, 이 공간에서 샘플링을 통해 새로운 데이터를 생성하는 방식으로 작동합니다.

이러한 생성형 AI는 다양한 분야에서 활용될 수 있는데, 예를 들어, 예술 분야에서는 새로운 작품을 생성하거나, 게임 및 영화 산업에서는 리얼리스틱한 배경이나 캐릭터를 만드는 데 사용될 수 있습니다. 또한, 의료 이미지 분석에서는 실제 환자 데이터를 보호하면서도 충분한 학습 데이터를 확보하기 위해 가상의 의료 이미지를 생성하는 용도로도 활용됩니다.

생성형 AI는 이처럼 실제와 유사한 데이터를 생성해내는 능력으로 인해 창의적인 콘텐츠 제작, 데이터 부족 문제 해결, 개인 정보 보호 등 다양한 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

- 보통 어떻게 사용해요?

1. 이미지 생성:

  • **GAN(Generative Adversarial Networks)**을 사용하여 실제와 유사한 이미지 생성. 예를 들어, 패션 디자인에서 새로운 옷 디자인을 생성하거나, 게임 및 영화 산업에서 리얼리스틱한 배경이나 캐릭터를 만드는 데 사용됩니다.

  • 사용 방법: 트레이닝 데이터셋(예: 옷 이미지)을 준비하고, GAN 모델을 통해 트레이닝을 진행합니다. 모델이 충분히 학습되면 새로운 데이터(예: 새로운 옷 디자인)를 생성할 수 있습니다.

2. 텍스트 생성:

  • 트랜스포머(Transformer) 모델을 사용하여 기사, 이야기, 코드 또는 시와 같은 텍스트를 생성. 챗봇 개발이나 콘텐츠 제작에 활용됩니다.

  • 사용 방법: 대량의 텍스트 데이터로 모델을 학습시킨 후, 사용자의 입력에 따라 관련성 높은 텍스트를 생성합니다.

3. 음악 생성:

  • LSTM(Long Short-Term Memory)과 같은 RNN(Recurrent Neural Networks) 기반 모델을 사용하여 멜로디나 완전한 음악 작품을 생성합니다.

  • 사용 방법: 음악 데이터를 모델에 학습시킨 후, 새로운 음악 데이터를 생성합니다.

4. 데이터 보강(Data Augmentation):

  • 생성형 AI를 사용하여 기존 데이터셋을 확장하여, 머신러닝 모델의 학습을 개선합니다. 예를 들어, 의료 이미지 분석에서 실제 환자 데이터를 보호하면서 학습 데이터셋을 확장할 수 있습니다.

  • 사용 방법: 생성형 AI 모델을 통해 기존 데이터와 유사하지만 새로운 데이터를 생성하여 트레이닝 데이터셋에 추가합니다.

5. 가상 환경 시뮬레이션:

  • 자율주행차량의 트레이닝이나 비디오 게임 개발에 사용되며, 생성형 AI를 통해 다양한 도로 조건, 기상 조건 등을 포함하는 가상 환경을 생성합니다.

  • 사용 방법: 실제 환경 데이터를 바탕으로 모델을 학습시키고, 이를 바탕으로 다양한 가상 환경을 생성합니다.

생성형 AI의 활용은 이 외에도 매우 다양하며, 그 가능성은 계속해서 확장되고 있습니다. 하지만, 생성형 AI를 사용할 때는 생성된 데이터의 윤리적 사용, 저작권 문제 등을 고려해야 합니다.



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