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밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5는 기초 확률 개념부터 최신 확산 모델까지 딥러닝의 생성 모델에 대해 체계적이고 깊이 있게 설명해 준다. 수학적 이론, 알고리즘, 그리고 파이썬 프로그래밍을 활용한 실제 구현을 다루고 있기 때문에 독자가 개념을 이론적으로 이해하고 이를 실무에 적용할 수 있도록 한다. 이 책은 정규 분포, 최대 가능도 추정과 같은 기초 개념에서 시작해 가우스 혼합 모델, 변이형 오토인코더(VAE), 그리고 디퓨전 모델로 이어진다. 이 책은 고급 딥러닝 개념을 다루기 때문에, 기초 프로그래밍과 통계적 배경 지식이 없는 독자에게는 어려울 수 있지만 책 초반부에서 개념을 차근차근 설명하기 때문에 약간의 노력만 있으면 충분히 따라갈 수 있다.