1일차

1. Generative Models 개요

- Discrimitive Models vs Generative Models

- Generative Models 응용 분야 및 종류

2. AE/VAE 구조의 이해와 기능 구현

- AE(Auto-Encoder) 구조와 특징 및 학습 모델 구현

- VAE(Variational Auto-Encoder) 구조와 특징 및 학습 모델 구현

2일차

3. GAN 알고리즘의 이해와 기능 구현

- GAN 모델의 구조와 동작, 다양한 GAN 모델의 종류와 특징

- GAN 학습 모델 구현

4. DCGAN & CGAN 알고리즘 이해와 기능 구현

- DCGAN 알고리즘 이해와 기능 구현

- CGAN 알고리즘 이해와 기능 구현 & Controllable Generation

3일차

5. GAN 모델 구현 실전 팁

- GAN 학습의 어려움 & GAN 학습 노하우

- GAN Evaluation Metrics

6. 고성능 GAN 모델 알고리즘 이해와 기능 구현

- SGAN(Semi-Supervised GAN) & ProGAN

- Pix2Pix & CycleGAN

- StyleGAN & GauGAN