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AIGC原理與實踐:零基礎學大語言模型、擴散模型和多模態模型
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本書旨在幫助沒有任何人工智能技術基礎的工程師們全面掌握AIGC的底層技術原理,以及大語言模型、擴散模型和多模態模型的原理與實踐。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基礎,然后再根據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,您將學習如下內容:(1)AIGC技術基礎深入了解神經網絡的基礎知識,包括卷積神經網絡和循環神經網絡的原理與應用。并通過學習神經網絡的優化方法,您將掌握如何優化和提升神經網絡的性能。(2)圖像生成模型包括從自動編碼器(AE)、變分自編碼器(VAE)、生成對抗網絡(GAN)等圖像生成模型。通過學習優化方法,如WGAN、WGAN-WP、StyleGAN等,您將掌握如何提高圖像生成模型的質量和穩定性。同時,了解圖像生成模型的應用,如遷移學習、風格遷移等,讓您輕松實現個性化創作。此外,還將帶您深入了解DDPM、DDIM等擴散模型的前沿技術,為您展現圖像生成技術的最新成果,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架構等基礎知識,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)多模態模型了解CLIP、StableDiffusion、DALL.E等多模態模型,觸碰視覺和文字的奇妙交織,領略多模態智能的廣闊前景。

吳茂貴 ·人工智能 ·16.7萬字

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