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

Generatywna sztuczna inteligencja stała się obecnie jednym z najgorętszych tematów w świecie technologii. Ta książka ma na celu wsparcie inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym w efektywnym wykorzystaniu TensorFlow i Keras do tworzenia od podstaw imponujących modeli generatywnych w dziedzinie głębokiego uczenia. Czytelnicy poznają między innymi takie techniki jak wariacyjne autokodery (VAE), generatywne sieci przeciwstawne (GAN), transformery, przepływy normalizacyjne, modele oparte na energii oraz dyfuzyjne modele odszumiające.

Zaczynając od podstaw, książka stopniowo prowadzi do coraz bardziej skomplikowanych i nowatorskich architektur. Dzięki praktycznym wskazówkom dowiesz się, jak optymalizować proces nauczania modeli, zwiększając ich kreatywność. Naucz się, jak zmieniać wyrazy twarzy na zdjęciach za pomocą VAE, tworzyć obrazy na swoim zbiorze danych z wykorzystaniem GAN, a także projektować modele dyfuzyjne do generowania nowych odmian kwiatów. Dowiedz się, jak własnoręcznie wyszkolić GPT do generowania tekstu i zrozum, jak działają duże modele językowe, takie jak ChatGPT.

Książka szczegółowo opisuje najnowsze architektury, takie jak StyleGAN2 i ViT-VQGAN, oraz pokazuje, jak komponować muzykę polifoniczną przy użyciu transformerów i MuseGAN. Poznaj także zastosowania modeli generatywnych w rozwiązywaniu zadań wzmacnialnego uczenia i zanurz się w multimodalnych modelach jak DALL.E 2, Imagen, czy Stable Diffusion.

Publikacja ta analizuje także przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji, omawiając, jak ludzie i przedsiębiorstwa mogą wykorzystywać tę szybko rozwijającą się technologię w celu zdobycia przewagi konkurencyjnej. Generatywne głębokie uczenie to przystępne wprowadzenie dla kreatywnych innowatorów chętnych do eksperymentowania z kodem i integracji głębokiego uczenia w swojej pracy.

Zdaniem Davida Ha, szefa strategii w Stability AI, książka to doskonałe źródło wiedzy dla wszystkich zainteresowanych generatywnym głębokim nauczaniem. François Chollet, twórca Keras, dodaje, że książka stanowi fascynującą analizę jednej z najbardziej ekscytujących dziedzin sztucznej inteligencji. Autorem jest David Foster, współtwórca Applied Data Science Partners.