만들면서 배우는 생성 AI 도서는 각각의 생성AI 주제에 대해 소개하고 예제를 통하여 이해를 돕고 있다.

파트 1은 생성 모델링에 대한 설명과 핵심 확률 이론, 생성 딥러닝 예제 코드를 제공한다. 이후 설명하는 파트들의 핵심 개념을 설명하고 있는 부분이다.

파트 2는 생성 모델링중 6가지 방식인 변이형 오토 인코더, 생성적 적대 신경망, 자기회귀 모델, 노멀라이징 폴로 모델, 에너지 기반 모델, 확산 모델들에 대한 개념들을 설명하고 있는데 챕터 이름만 봐서는 어려워 보이지만 독자의 이해를 도울 수 있는 그림들이  꽤 많이 있어서 흐름을 이해하기 쉽다.

파트 3은 실제 샘플 소스로 학습이 가능한 파트로 챕터 2가 잘 이해가 가지 않더라고 실습과 함께 진행하다보면 어느정도 감이 온다. 

각 분야의 생성 AI에 대해 관심이 있는 분이라면 이 책이 좋은 친구가 되어 줄 것이다.