Embedded Files
SC29/MPEG WGs and AGs https://dms.mpeg.expert/
JVET document: https://jvet-experts.org/
JVET meeting note: A. https://www.itu.int/wftp3/av-arch/jvet-site/2025_03_AL_Virtual/
DevGround https://devground.hanbit.co.kr/
Chip Huyen이 "AI Engineering" 책을 쓰면서 참고했던 1200개 이상의 링크와 1000개 이상의 AI Github Repo중에서 가장 도움 되는 것들만을 추린 것
책의 각 챕터별로 연관된 중요 링크와 간단한 요약이 포함되어 있음
https://news.hada.io/topic?id=18323
https://github.com/chiphuyen/aie-book/blob/main/resources.md
코파일럿, 1년동안 써 봤습니다.
https://pxd.co.kr/ko/insights/generative-ai-copilot
코파일럿 열일하게 만드는 법
https://techblog.woowahan.com/21240/
인공지능을 활용한 슬기로운 연구생활
(아래 블로그 내용이 좋음. 블로그의 왼쪽 메뉴의 글들도 좋음.)
https://jehyunlee.github.io/2024/11/18/General-69_SNU/
<<< 확률 통계 >>>
우도 확률 개념 설명하는 윤영민 교수의 Blog. http://infoso.kr/?p=4015
<< 딥러닝 일반 내용 >>
AI 전체의 흐름을 정리한 blog https://ffighting.net/
Deep Learning 논문 review https://3neutronstar.tistory.com/
다양한 내용을 잘 설명하는 "영어" Blog: https://lilianweng.github.io/posts/2021-07-11-diffusion-models/
Self supervise :
[Book] 한땀한땀 딥러닝 컴퓨터 비전 백과사전: https://wikidocs.net/book/6651
<< 딥러닝 자연어 처리 (LLM) >>
[Book] 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문(잘 정리된 사이트 임!!!) : https://wikidocs.net/book/2155
위 책의 slide 모음: https://www.slideshare.net/wonjoonyoo/ss-188835227
어텐션 메커니즘: https://wikidocs.net/48948
Transformer: https://wikidocs.net/35596
GPT 내용도 있음
Attention 설명이 "정말" 잘되어 있네: https://velog.io/@sjinu/%EA%B0%9C%EB%85%90%EC%A0%95%EB%A6%AC-Attention-Mechanism
Transformer in Pytorch: https://velog.io/@sjinu/Transformer-in-Pytorch
[Excellent] sjinu의 temp posts(다양한 내용들을 설명 잘하네!!! ): https://velog.io/@sjinu/posts
UNIST 이훈 교수 강의 자료
<< Diffusion 모델 >>
CVPR2022 Diffusion Tutorial 관련 내용들
https://cvpr2022-tutorial-diffusion-models.github.io/
https://www.youtube.com/watch?v=cS6JQpEY9cs
https://www.youtube.com/watch?v=uFoGaIVHfoE (권민기 YouTube)
DDPM 수식 설명 blog: https://developers-shack.tistory.com/8
DDPM 쉽게 설명한 동영상 https://www.youtube.com/watch?v=_JQSMhqXw-4
DDPM "간단하게" 설명하는 동영상이 또 있네!!! (다른 강의의 링크들도 제공하네!!!) https://www.youtube.com/watch?v=1j0W_lu55nc
고려대 학생이 설명하는 diffusion : https://www.youtube.com/watch?v=Q_o0SpXv9kU
<< 생성 모델 >>
[Book] 생성 모델 입문서 https://wikidocs.net/book/14271
이것부터 공부한 후, 아래 내용을 공부하는 것이 좋음.
[Book] 고급 생성 모델 입문서 https://wikidocs.net/book/14332
생성형 모델부터 Diffusion model, LLM 까지 다양한 내용들이 정리되어 있음
<< 영상 생성 모델 >>
영상 생성 원리:
<< ViT (Vision Transformer) >>
구현해본 사람이라 설명도 잘 하네: https://daebaq27.tistory.com/108
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