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강의 수강 내용 과정에서 의미있었던 부분으로 내용을 정리해보려고 한다. 완벽한 짜임새 혹은 내용의 전문성 보다도 기억에 남는 키워드와 내용들, 필기했던 부분들을 남겨보려고 한다. 강의에서 배운 딥러닝 모델, 코드 구현, 프로젝트, 각종 개념 등은 다른 카테코리에서 따로 다뤄보는 것을 목표로 한다. Diffusion model은 deep generative model로, 주어진 text와 묘사대로 학습 데이터에 없는 형태의 이미지를 생성한다. (GAN과의 차이점) Diffusion model의 back bourne model은 U-Net이다. U-Net은 모델의 모양이 U자라고 해서 붙어진 이름으로, 그 구조는 Auto Encoder와 GAN과 상당히 유사하며, VAE의 아이디어를 많이 차용하고 있다. U..