This repository is designed to provide fundametal knowledge and practical skills in generative AI, including Transformer models, Large Language Models, and Image Generative AI. 이 리포지토리는 트랜스포머 모델, 대규모 언어 모델, 이미지 생성 AI 등 생성 AI의 기초적인 지식과 실무 기술을 제공하기 위해 설계되었습니다.
This content is part of the Zero to AI Master program conducted by Daegu AI-Hub. 이 콘텐츠는 대구 AI 허브에서 진행하는 제로 투 AI 마스터 프로그램의 일환입니다.
- Deep Dive into Transformer Models
Detailed analysis and understanding of the Transformer architecture. 트랜스포머 아키텍처에 대한 자세한 분석과 이해 - Predicting Simple Sequences with Transformers
Using torch.nn.Transformer to Predict Simple Sequences. 간단한 수열을 예측하기 위한 torch.nn.Transformer 사용법 - Fine-Tuning GPT-2 for News Headline Generation
Hands-on project to generate news headlines by fine-tuning GPT-2. GPT-2를 미세 조정하여 뉴스 헤드라인을 생성하는 실습 프로젝트 - Fine-Tuning BERT for NSMC Classification
Hands-on with fine-tuning BERT with Naver Sentiment Movie Corpus (NSMC) 네이버 감성 무비 코퍼스(NSMC)로 BERT를 파인튜닝하는 실습 프로젝트
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Key Technologies Leading to LLMs
A review of essential advancements that enabled the development of LLMs. LLM의 발전을 가능하게 한 필수적인 과정에 대한 리뷰 -
Utilizing OpenAI API and Prompt Engineering
Practical usage of ChatGPT and prompt engineering techniques. ChatGPT API의 실제 사용법과 프롬프트 엔지니어링 기법 -
LangChain Basics and RAG App Development
Introduction to LangChain and a project for building a Retrieval-Augmented Generation (RAG) application. LangChain 소개 및 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션 구축 프로젝트without RAG RAG 
문무대왕함에 대한 잘못된 응답 pdf 문서를 기반으로 한 문무대왕함에 대한 바른 응답
- Introduction to AutoEncoders and Variational AutoEncoders
Theory and hands-on sessions for understanding AutoEncoders and VAE. 오토 인코더와 VAE를 이해하기 위한 이론 및 실습 - Denoising Diffusion Models
- Overview of Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM). 노이즈 제거 확산 확률 모델(DDPM) 개요
- Proof-of-Concept (PoC) implementation of unconditional DDPM. 무조건부 DDPM의 개념 증명(PoC) 구현
- PoC implementation of conditional DDPM. 조건부 DDPM의 개념 증명(PoC) 구현
- Latent Diffusion Models (LDMs)
- Introduction to LDMs and their applications. LDM과 그 활용에 대한 소개
- PoC implementation of unconditional and conditional LDM. 무조건부 및 조건부 LDM의 PoC 구현
- HuggingFace 🤗Diffusers Framework
- Introducing 🤗Diffusers Library for Image Generation Tasks. 이미지 생성 작업을 위한 디퓨저 라이브러리 소개
- Training an Image Generation Model with 🤗Diffusers. 디퓨저 라이브러리를 이용한 이미지 생성 모델 학습
- Exploring different 🤗Diffusers pipelines, including the implementation of image2image and inpainting pipeline from scratch. image2image 및 inpainting 파이프라인위 밑바닥 구현 및 다양한 🤗디퓨저 파이프라인 탐색
| Input Image and Generated Image |
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| Input Image and Generated Image |
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- inpainting app project using 🤗Diffusers and gradio.
| without Prompt | with Prompt |
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| None | A small robot, high resolution, sitting on a park bench |
- Stable Diffusion Fine-Tuning
- SD 1.5 Model Full Fine-Tuning 스테이블 디퓨전 1.5 풀 파인튜닝
- LoRA adapter training using PEFT (Parameter Efficient Fine-Tuning). 스테이블 디퓨전 1.5 LoRA를 이용한 파인튜닝
without RAG
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