[PART 1 생성 딥러닝 소개]CHAPTER 1 생성 모델링_1.1 생성 모델링이란?_1.2 첫 번째 생성 모델_1.3 핵심 확률 이론_1.4 생성 모델 분류_1.5 생성 딥러닝 예제 코드_1.6 요약CHAPTER 2 딥러닝_2.1 딥러닝용 데이터_2.2 심층 신경망_2.3 다층 퍼셉트론_2.4 합성곱 신경망_2.5 요약[PART 2 6가지 생성 모델링 방식]CHAPTER 3 변이형 오토인코더_3.1 소개_3.2 오토인코더_3.3 변이형 오토인코더_3.4 잠재 공간 탐색하기_3.5 요약CHAPTER 4 생성적 적대 신경망_4.1 소개_4.2 심층 합성곱 GAN(DCGAN)_4.3 와서스테인 GAN-그레이디언트 페널티(WGAN-GP)_4.4 조건부 GAN(CGAN)_4.5 요약CHAPTER 5 자기회귀 모델_5.1 소개_5.2 LSTM 네트워크 소개_5.3 RNN 확장_5.4 PixelCNN_5.5 요약CHAPTER 6 노멀라이징 플로 모델_6.1 소개_6.2 노멀라이징 플로_6.3 RealNVP_6.4 다른 노멀라이징 플로 모델_6.5 요약CHAPTER 7 에너지 기반 모델_7.1 소개_7.2 에너지 기반 모델_7.3 요약CHAPTER 8 확산 모델_8.1 소개_8.2 잡음 제거 확산 모델_8.3 요약[PART 3 생성 모델링의 응용 분야]CHAPTER 9 트랜스포머_9.1 소개_9.2 GPT_9.3 다른 트랜스포머_9.4 요약CHAPTER 10 고급 GAN_10.1 소개_10.2 ProGAN_10.3 StyleGAN_10.4 StyleGAN2_10.5 그 외 중요한 GAN_10.6 요약CHAPTER 11 음악 생성_11.1 소개_11.2 음악 생성을 위한 트랜스포머_11.3 MuseGAN_11.4 요약CHAPTER 12 월드 모델_12.1 소개_12.2 강화 학습_12.3 월드 모델 개요_12.4 랜덤한 롤아웃 데이터 수집_12.5 VAE 훈련_12.6 MDN-RNN 훈련 데이터 수집_12.7 MDN-RNN 훈련_12.8 컨트롤러 훈련_12.9 꿈속에서 훈련하기_12.10 요약CHAPTER 13 멀티모달 모델_13.1 소개_13.2 DALL?E 2_13.3 Imagen_13.4 스테이블 디퓨전_13.5 플라밍고_13.6 요약CHAPTER 14 결론_14.1 생성 AI의 타임라인_14.2 생성 AI의 현재 상태_14.3 생성 AI의 미래_14.4 마지막 의견