Generative AI with Diffusion Models (생성형 AI와 분산형 모델)
- 교육시간
- 1일, 8시간
- 언어
- 한국어,영어
- 주제
- Generative AI / LLMs
- 기술
- PyTorch, CLIP
과정정보
컴퓨팅 성능과 과학 이론의 향상 덕분에 생성형 AI에 그 어느 때보다 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 생성형 AI는 창의적인 콘텐츠 생성, 데이터 증강, 시뮬레이션 및 계획, 이상 탐지, 신약 발견, 개인화된 추천 등과 같은 수많은 응용 프로그램으로 인해 산업 전반에 걸쳐 중요한 역할을 합니다. 이 과정에서는 텍스트-이미지 파이프라인에 널리 사용되는 노이즈 제거 확산 모델에 대해 자세히 알아봅니다.
과정 세부 조건
- • 딥 러닝 개념에 대한 기본적인 이해
- • TensorFlow, PyTorch, Keras 등 딥러닝 프레임워크에 대한 지식이 필요합니다. 본 과정에서는 PyTorch를 사용합니다.
| 인증서 |
|---|
| 평가를 성공적으로 완료한 참가자는 관련 분야에 대한 역량을 인정 받고, 전문적 커리어 성장을 지원하는 NVIDIA DLI 인증서를 받게 됩니다. |
DLI 교육 시청방법
- 교육 문의
- 결제 및 교육 크레딧 발급
- 강의 시청
- 평가 및 자격증 발급
| 온라인 | 모든 온라인 교육은 ZOOM 프로그램으로 진행됩니다. |
|---|---|
| 오프라인 |
|
- - 수업 녹화 진행 어려우며, 불참시 녹화본은 따로 제공 되지 않습니다.
- - 교육 자료는 교육 당일 별도 안내를 통해 확인하실 수 있습니다. (교육 참석자에 한해 제공)
- - 모든 강의는 교육 크레딧 PO(발주) 진행된 이후에는 불가합니다.
이번 강의의 학습목표는 무엇인가요?
- 순수한 노이즈로부터 이미지를 생성하는 U-Net 구축
- 노이즈 제거 확산 프로세스를 통해 생성된 이미지의 품질을 개선합니다.
- 컨텍스트 임베딩을 사용하여 이미지 출력을 제어합니다.
- 대조 언어-이미지 사전 학습(CLIP) 신경망을 사용하여 영어 텍스트 프롬프트에서 이미지 생성
이 과정에서는 다음과 같은 주제와 기술을 다룹니다.
- U-Nets
- Diffusion
- CLIP
- Text-to-image Models
과정 개요
수업 일정 안내로, 강사와 상의하여 세션에 가장 적합한 일정을 정하시기 바랍니다.
| U-Net에서 확산으로 |
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| 확산 모델 |
|
| 최적화 |
|
| 분류가 없는 확산 지침 |
|
| 클립 |
|
(*인증서 / 사전준비) : 공통
자주 묻는 질문
- NVIDIA Developer Program 계정이 없는 경우 교육 시작 전 미리 가입해 주시기 바랍니다. (가입 필수 / 계정 생성 바로가기)
- 교육 후에 제공되는 모든 DLI 교육 자료는 본 계정을 통해 접속하실 수 있습니다.
- 참고 : 교육 자료는 교육 당일 별도 안내를 통해 확인하실 수 있습니다. (교육 참석자에 한해 제공됩니다.)
- 복습은 교육이 끝난 후 https://courses.nvidia.com/dashboard에서 6개월 동안 제공됩니다.
유의사항
- 환불 안내 : 교육 크레딧 PO(발주) 진행된 이후에는 불가합니다.
-
교육 네트워크 환경 : 최소 다운스트림 1 Mbps 속도가 필요하며, 5Mbps가 권장됩니다.
워크숍 중에 오디오/비디오를 정상적으로 스트리밍 할 수 있으며, 깜빡거림 또는 지연을 방지할 수 있습니다.
- 수업 녹화 진행 어려우며, 불참시 녹화본은 따로 제공 되지 않습니다.
- 관련 문의는 리더스시스템즈 교육 문의하기로 부탁드립니다.
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