Szczegóły ebooka

Generatywne głębokie uczenie, wyd. II. Uczenie maszyn, jak malować, pisać, komponować i grać

Generatywne głębokie uczenie, wyd. II. Uczenie maszyn, jak malować, pisać, komponować i grać

David Foster

Ebook

Generatywna sztuczna inteligencja (AI) jest dziś gorącym tematem w dziedzinie techniki. Ta praktyczna książka pokazuje inżynierom uczenia się maszyn, jak wykorzystywać TensorFlow i Keras, aby od zera tworzyć robiące wrażenie generatywne modele głębokiego uczenia, w tym wariacyjne autokodowanie (VAE), generatywne sieci przeciwstawne (GAN), transformery, przepływy normalizacyjne, modele oparte na energii i dyfuzyjne modele odszumiające.

Książka zaczyna się od podstaw głębokiego uczenia i prowadzi do nowatorskich architektur. Dzięki wskazówkom i sztuczkom zrozumiesz, jak sprawić, aby nasze modele uczyły się bardziej skutecznie i stawały się bardziej kreatywne.

- Dowiedz się, jak VAE pozwala zmienić wyraz twarzy na zdjęciu.

- Naucz GAN generowania obrazów na podstawie własnego zbioru danych.

- Zbuduj modele dyfuzyjne do tworzenia nowych odmian kwiatów.

- Wyszkol swój własny GPT, aby generował tekst.

- Dowiedz się jak są szkolone duże modele językowe jak ChatGPT.

- Przeanalizuj najnowocześniejsze architektury jak StyleGAN2 i ViT-VQGAN

- Skomponuj muzykę polifoniczną wykorzystując transformery i MuseGAN

- Zrozum jak generatywne modele świata mogą rozwiązać zadania uczenia przez wzmacnianie.

- Zanurz się w multimodalnych modelach jak DALL.E 2, Imagen i Stable Diffusion

Książka ta analizuje także przyszłą generacyjną sztuczną inteligencję i sposób, w jaki ludzie i firmy mogą proaktywnie zacząć wykorzystywać tę niezwykłą nową technikę, aby zyskiwać przewagę konkurencyjną.

"Generatywne głębokie uczenie to dostępne wprowadzenie do narzędzi głębokiego uczenia dla celów modelowania generatywnego. Jeśli jesteście kreatywnymi praktykami, kochającymi bawić się kodem i chcecie zastosować głębokie uczenie w swojej pracy, ta książka jest dla was."

-David Ha
Szef strategii, Stability AT

"Doskonała książka, która zagłębia się wprost w podstawowe technik stanowiące aktualną wiedzę o generacyjnym głębokim nauczaniu. Jest to ekscytująca analiza jednej z najbardziej fascynujących dziedzin w ramach sztucznej inteligencji!"

-Francois Chollet
Twórca Keras

  • Dla Aliny, najukochańszego wektora szumu spośród wszystkich.
  • Modelowanie generatywne
    • Czym jest modelowanie generatywne?
    • Nasz pierwszy model generatywny
    • Baza kodu dla generatywnego głębokiego uczenia
    • Podsumowanie
  • Uczenie głębokie
    • Dane dla uczenia głębokiego
    • Głębokie sieci neuronowe
    • Perceptron wielowarstwowy (MLP)
    • Splotowa sieć neuronowa (CNN)
  • Autokodery wariacyjne
    • Autokodery
    • Autokodery wariacyjne
    • Eksploracja przestrzeni ukrytej
  • Generatywne sieci antagonistyczne
    • Wprowadzenie
    • Głęboka splotowa sieć GAN (DCGAN)
    • GAN Wassersteina z karą gradientową (WGAN-GP)
    • Warunkowa GAN (CGAN)
    • Podsumowanie
  • Modele autoregresyjne
    • Wprowadzenie
    • Sieć z długą pamięcią krótkotrwałą (LSTM)
    • Rozszerzenia rekurencyjnej sieci neuronowej (RNN)
    • PixelCNN
    • Podsumowanie
  • Modele przepływów normalizujących
    • Wprowadzenie
    • Przepływy normalizujące
    • RealNVP
    • Inne modele przepływu normalizującego
    • Podsumowanie
  • Modele oparte o energię
    • Wprowadzenie
    • Modele oparte o energię
    • Podsumowanie
  • Modele dyfuzji
    • Wprowadzenie
    • Odszumiające modele dyfuzji (DDM)
    • Podsumowanie
  • Transformery
    • Wprowadzenie
    • GPT
    • Inny transformer
    • Podsumowanie
  • Zaawansowane GAN
    • Wprowadzenie
    • ProGAN
    • StyleGAN
    • StyleGAN2
    • Inne ważne odmiany GAN
    • Podsumowanie
  • Generowanie muzyki
    • Wprowadzenie
    • Transformery do generowania muzyki
    • MuseGAN
    • Podsumowanie
  • Modele światowe
    • Wprowadzenie
    • Uczenie przez wzmacnianie
    • Ogólne spojrzenie na model światowy
    • Zbieranie losowo zbieranych danych
    • Szkolenie VAE
    • Zbieranie danych do wyszkolenia MDN-RNN
    • Szkolenie MDN-RNN
    • Szkolenie sterownika
    • Szkolenie In-Dream
    • Podsumowanie
  • Modele multimodalne
    • Wprowadzenie
    • DALL.E 2
    • Imagen
    • Stable Diffusion
    • Flamingo
    • Podsumowanie
  • Wnioski
    • Oś czasu generatywnej sztucznej inteligencji
    • Obecny stan generatywnej sztucznej inteligencji
    • Przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji
    • Końcowe przemyślenia
  • Tytuł: Generatywne głębokie uczenie, wyd. II. Uczenie maszyn, jak malować, pisać, komponować i grać
  • Autor: David Foster
  • ISBN: 9788375415490, 9788375415490
  • Data wydania: 2024-10-10
  • Format: Ebook
  • Identyfikator pozycji: e_43m2
  • Wydawca: Promise