멀티모달 생성 AI 인사이드
멀티모달 생성 AI의 개념부터 활용 전략과 미래 전망까지
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9791169212069
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| Publication Date | 2024/03/04 |
| Pages/Weight/Size | 183*235*13mm |
| ISBN | 9791169212069 |
| Categories | IT 모바일 > 인터넷 비즈니스 |
Description
세상을 바꾸는 메가트렌드, 멀티모달 생성 AI
멀티모달 생성 AI는 AI 모델이 다양한 유형의 데이터를 활용하여 새로운 결과물을 만들어주는 기술로 이미지 생성, 자연어 처리, 음성 합성 등 다양한 형태로 활용되며 AI의 발전을 이끄는 주요 기술 중 하나다. 특히 미디어 엔터테인먼트, 리테일 마케팅, 교육 컨설팅, 제조업, 금융 분야, 의료 분야, 법률과 특허 등 다양한 분야에서 활용될 가능성이 크다.
이 책은 멀티모달 생성 AI의 핵심 개념과 원리를 쉽게 설명한다. 또한 다양한 사례를 통해 멀티모달 생성 AI의 활용 가능성을 탐구한다. 나아가 빅테크와 여러 나라의 움직임을 살펴봄으로써 향후 AI 시장이 어떻게 변화할지에 대한 전망도 제시한다. 이 책을 통해 멀티모달 생성 AI가 미래 사회의 변화와 혁신에 어떤 영향을 끼치는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있을 것이다.
멀티모달 생성 AI는 AI 모델이 다양한 유형의 데이터를 활용하여 새로운 결과물을 만들어주는 기술로 이미지 생성, 자연어 처리, 음성 합성 등 다양한 형태로 활용되며 AI의 발전을 이끄는 주요 기술 중 하나다. 특히 미디어 엔터테인먼트, 리테일 마케팅, 교육 컨설팅, 제조업, 금융 분야, 의료 분야, 법률과 특허 등 다양한 분야에서 활용될 가능성이 크다.
이 책은 멀티모달 생성 AI의 핵심 개념과 원리를 쉽게 설명한다. 또한 다양한 사례를 통해 멀티모달 생성 AI의 활용 가능성을 탐구한다. 나아가 빅테크와 여러 나라의 움직임을 살펴봄으로써 향후 AI 시장이 어떻게 변화할지에 대한 전망도 제시한다. 이 책을 통해 멀티모달 생성 AI가 미래 사회의 변화와 혁신에 어떤 영향을 끼치는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있을 것이다.
Contents
1장 멀티모달 생성 AI의 개념
1.1 멀티모달 생성 AI의 어원
1.2 멀티모달의 개념
1.3 멀티모달 데이터의 유형과 형식
1.4 빅데이터 시대
1.5 AI 시대의 부흥
1.6 AI의 역사와 발전 과정
1.7 머신러닝과 딥러닝
1.8 AI 기술의 활용 사례
1.9 AI 기초 수학 지식
1.10 AI 모델과 생성 AI 모델의 비교
2장 멀티모달 생성 AI 기술의 변천 과정
2.1 발전 요인
2.2 VAE
2.3 GAN
2.4 확산 모델
2.5 트랜스포머
2.6 비전 트랜스포머
2.7 CLIP
2.8 스테이블 디퓨전
2.9 DALL-E 2
2.10 Imagen
2.11 Parti
2.12 LLaMA
2.13 챗GPT-4
2.14 바드
2.15 챗GPT-4와 바드의 비교
2.16 SAM
2.17 ImageBind
2.18 멀티모달 생성 AI 기술의 혁신과 도전
3장 멀티모달 생성 AI의 활용 분야와 애플리케이션
3.1 멀티모달 생성 AI 기술을 활용할 수 있는 주력 산업 분야
3.2 미디어 엔터테인먼트
3.3 리테일 마케팅
3.4 교육 HR 컨설팅
3.5 법률과 특허
3.6 금융
3.7 의료
3.8 제조
3.9 건설 엔지니어링
3.10 농기계 정밀농업 분야
3.11 새로운 비즈니스 모델과 분야
4장 AI 주도권을 위한 빅테크 기업의 경쟁
4.1 오픈AI
4.2 구글
4.3 마이크로소프트
4.4 메타
4.5 아마존
4.6 애플
4.7 테슬라
4.8 엔비디아
4.9 네이버
4.10 그 밖에 생각해야 할 것들
5장 AI 관련 주요 이슈
5.1 AI 관련 법과 정책
5.2 윤리적 AI 설계 및 사용
5.3 AI와 빅데이터의 법적 문제 및 책임 관계
5.4 AI의 신뢰성 확보 문제
5.5 AI와 일자리
5.6 AI와 에너지
5.7 정리
6장 글로벌 주도권 경쟁을 위한 국가별 AI 전략과 정책
6.1 미국
6.2 중국
6.3 EU
6.4 대한민국
7장 미래 시나리오와 제언
7.1 미래 시나리오
7.2 AI가 가져올 미래 모습
7.3 정부, 기업, 개인에게 주는 시사점
1.1 멀티모달 생성 AI의 어원
1.2 멀티모달의 개념
1.3 멀티모달 데이터의 유형과 형식
1.4 빅데이터 시대
1.5 AI 시대의 부흥
1.6 AI의 역사와 발전 과정
1.7 머신러닝과 딥러닝
1.8 AI 기술의 활용 사례
1.9 AI 기초 수학 지식
1.10 AI 모델과 생성 AI 모델의 비교
2장 멀티모달 생성 AI 기술의 변천 과정
2.1 발전 요인
2.2 VAE
2.3 GAN
2.4 확산 모델
2.5 트랜스포머
2.6 비전 트랜스포머
2.7 CLIP
2.8 스테이블 디퓨전
2.9 DALL-E 2
2.10 Imagen
2.11 Parti
2.12 LLaMA
2.13 챗GPT-4
2.14 바드
2.15 챗GPT-4와 바드의 비교
2.16 SAM
2.17 ImageBind
2.18 멀티모달 생성 AI 기술의 혁신과 도전
3장 멀티모달 생성 AI의 활용 분야와 애플리케이션
3.1 멀티모달 생성 AI 기술을 활용할 수 있는 주력 산업 분야
3.2 미디어 엔터테인먼트
3.3 리테일 마케팅
3.4 교육 HR 컨설팅
3.5 법률과 특허
3.6 금융
3.7 의료
3.8 제조
3.9 건설 엔지니어링
3.10 농기계 정밀농업 분야
3.11 새로운 비즈니스 모델과 분야
4장 AI 주도권을 위한 빅테크 기업의 경쟁
4.1 오픈AI
4.2 구글
4.3 마이크로소프트
4.4 메타
4.5 아마존
4.6 애플
4.7 테슬라
4.8 엔비디아
4.9 네이버
4.10 그 밖에 생각해야 할 것들
5장 AI 관련 주요 이슈
5.1 AI 관련 법과 정책
5.2 윤리적 AI 설계 및 사용
5.3 AI와 빅데이터의 법적 문제 및 책임 관계
5.4 AI의 신뢰성 확보 문제
5.5 AI와 일자리
5.6 AI와 에너지
5.7 정리
6장 글로벌 주도권 경쟁을 위한 국가별 AI 전략과 정책
6.1 미국
6.2 중국
6.3 EU
6.4 대한민국
7장 미래 시나리오와 제언
7.1 미래 시나리오
7.2 AI가 가져올 미래 모습
7.3 정부, 기업, 개인에게 주는 시사점