The Little Book of Generative AI Foundations: An Intuitive Mathematical Primer

생성형 AI의 기초를 직관적인 수학으로 풀어내는 작은 입문서다.

이 책은 현대 생성형 인공지능의 수학적 기초에 대한 간결하고 유도 중심적인 입문을 제공한다. 최근의 모든 구조나 구현 세부 사항을 망라하기보다는, PCA, 확률적 PCA, 변분 오토인코더, 디퓨전 모델에서부터 정규화 흐름, 자기회귀 분해, GAN, Wasserstein GAN, 에너지 기반 모델에 이르기까지 주요 생성 모델 계열을 잇는 아이디어들을 관통하는 일관된 경로를 전개한다. 그 목적은 이러한 모델들이 어떻게 유도되고 서로 연관되는지를 이해하는 데 필요한 수학적 내용을 덜어내지 않으면서 생성 모델링의 구조를 더 쉽게 접근할 수 있도록 만드는 데 있다. 이 책은 수학에 호기심을 가진 연구자, 실무자, 학생을 위한 기초 형성용 입문서로 의도되었다.

핵심 요약

• 이 책은 현대 생성형 인공지능의 수학적 기초에 대한 간결하고 유도 중심적인 입문을 제공한다.
• 그 목적은 이러한 모델들이 어떻게 유도되고 서로 연관되는지를 이해하는 데 필요한 수학적 내용을 덜어내지 않으면서 생성 모델링의 구조를 더 쉽게 접근할 수 있도록 만드는 데 있다.
• 이 책은 수학에 호기심을 가진 연구자, 실무자, 학생을 위한 기초 형성용 입문서로 의도되었다.

논문 링크

외부 연구를 정리한 자료입니다. HDATF가 발표한 논문이나 제품 성능을 측정한 결과는 아닙니다.