책의 구성밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈는 기초적인 이론 학습과 관련된 코드 샘플을 균형 있게 다루는 책이다. 딥 러닝에 대해서 공부하고 싶다면 이 책의 시리즈 1권부터 차례로 읽어보는 것을 추천한다. 이번에 새로 나온 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5"는 이미지 생성 모델의 원리에 대해서 10개 챕터에 걸쳐 다루며, 해당 내용과 관련 있는 세부 내용은 4개의 APPENDIX를 통해 제공하고 있다. 정규 분포와 같은 통계적 기본 개념에서 출발해 변이형 오토인코더(VAE)와 확산 모델에 이르기까지, 책의 챕터 구성에 따라 독자가 모델의 발전 과정을 맛볼 수 있다. CHAPTER 1: 정규 분포통계와 확률의 기초를 정리하며, 생성 모델에서 중요한 정규 분포 내용 정리CHAPTER 2: 최대 가능도 추정(M..