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商品簡介
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內容簡介
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，然後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
深入瞭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。並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，瞭解圖像生成模型的應用，如遷移學習、風格遷移等，讓您輕鬆實現個性化創作。此外，還將帶您深入瞭解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
瞭解注意力機制、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
瞭解CLIP、Stable Diffusion、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。
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，然後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。
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(1)AIGC技術基礎
深入瞭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。並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，瞭解圖像生成模型的應用，如遷移學習、風格遷移等，讓您輕鬆實現個性化創作。此外，還將帶您深入瞭解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
瞭解注意力機制、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
瞭解CLIP、Stable Diffusion、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。
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