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AIGC原理與實踐:零基礎(chǔ)學大語言模型、擴散模型和多模態(tài)模型
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本書旨在幫助沒有任何人工智能技術(shù)基礎(chǔ)的工程師們?nèi)嬲莆誂IGC的底層技術(shù)原理,以及大語言模型、擴散模型和多模態(tài)模型的原理與實踐。本書的核心價值是,首先為想學習各種大模型的讀者打下堅實的技術(shù)基礎(chǔ),然后再根據(jù)自己的研究方向展開深入的學習,達到事半功倍的效果。通過閱讀本書,您將學習如下內(nèi)容:(1)AIGC技術(shù)基礎(chǔ)深入了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識,包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理與應用。并通過學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方法,您將掌握如何優(yōu)化和提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。(2)圖像生成模型包括從自動編碼器(AE)、變分自編碼器(VAE)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)等圖像生成模型。通過學習優(yōu)化方法,如WGAN、WGAN-WP、StyleGAN等,您將掌握如何提高圖像生成模型的質(zhì)量和穩(wěn)定性。同時,了解圖像生成模型的應用,如遷移學習、風格遷移等,讓您輕松實現(xiàn)個性化創(chuàng)作。此外,還將帶您深入了解DDPM、DDIM等擴散模型的前沿技術(shù),為您展現(xiàn)圖像生成技術(shù)的最新成果,探索更加出色的生成效果和表達方式。(3)語言生成模型了解注意力機制、Transformer架構(gòu)等基礎(chǔ)知識,深入探索GAT系列、大語言模型(如ChatGPT),讓您掌握自然語言處理的精髓。(4)多模態(tài)模型了解CLIP、StableDiffusion、DALL.E等多模態(tài)模型,觸碰視覺和文字的奇妙交織,領(lǐng)略多模態(tài)智能的廣闊前景。

吳茂貴 ·人工智能 ·16.7萬字

大話機器智能:一書看透AI的底層運行邏輯
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本書以有趣的案例和深入淺出的語言,直擊AI的底層運行邏輯與核心原理,勾勒人工智能的全貌,以便讀者掌握AI技術(shù)要點,打通AI的各種技術(shù)壁壘,厘清不易察覺的“認知錯誤”,從而更好地認識正在運轉(zhuǎn)的神秘AI世界。本書共9章,邏輯上分為三部分。第1~3章是人工智能的基礎(chǔ)理論,通過生動、有趣的講解,讓讀者知道支撐AI的基礎(chǔ)學科如何起作用:如何基于統(tǒng)計學和概率論找到應對不確定性的有效方法與解題思路如何基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識與原理避開數(shù)據(jù)“陷阱”,給出謹慎的主觀結(jié)論如何從數(shù)學視角理解信息的處理模型。第4~7章討論人工智能的核心技術(shù)——數(shù)據(jù)、算法、算力,詳細介紹大數(shù)據(jù)是如何處理的,如何通過機器學習算法和深度學習算法讓機器正確認識數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)與規(guī)律,以及如何通過算力整合與軟件協(xié)作實現(xiàn)更高效的智能。第8~9章探討一些人工智能安全話題——大數(shù)據(jù)“殺熟”、隱私計算、深度偽造技術(shù)、對抗樣本攻擊、數(shù)據(jù)投毒攻擊、攻防博弈等,并展望人工智能的未來,包括:人工智能會搶走人類的工作嗎?機器人會統(tǒng)治人類嗎?通用人工智能會出現(xiàn)嗎?未來到底會變成什么樣子?

徐晟 ·人工智能 ·20.8萬字

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