生成式人工智能是高科技领域最热门的话题之一。机器学习工程师和数据科学家可以通过本书学习如何使用TensorFlow和Keras从零开始构建强大的生成式深度学习模型,包括变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)、Transformer、标准化流模型、基于能量的模型(EBM)以及去噪扩散模型。
本书从深度学习的基础知识讲起,逐步深入当前最很好的架构。你可以通过书中的技巧和窍门,学习如何构建能够更有效地学习以及更具创造力的模型。
·学习如何通过变分自动编码器(VAE)改变图像中人物的面部表情。
·学习如何训练GAN,根据数据集生成图像。
·学习如何构建扩散模型,生成全新的花卉品种。
·学习如何训练自己的生成文本GPT。
·了解大型语言模型(如ChatGPT)的训练过程。
·探索优选进的生成式架构,如StyleGAN2和ViT-VQGAN。
·使用Transformer和MuseGAN创作多声部乐曲。
·学习生成式世界模型如何解决强化学习任务。
·深入研究多模态模型,如DALL.E2、Imagen和Stable Diffusion。
此外,本书还探讨了生成式AI的未来发展,以及个人和企业如何主动利用这项突破性技术来获得竞争优势。