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吳茂貴 9787111753315 【台灣高等教育出版社】

Name: 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 吳茂貴 9787111753315 【台灣高等教育出版社】
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書名：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
ISBN：9787111753315
出版社：機械工業
著編譯者：吳茂貴
頁數：434
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1651825
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內容簡介

本書旨在幫助沒有任何人工智慧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。

作者簡介

吳茂貴，資深大數據和人工智慧技術專家，就職于中國外匯交易中心，在BI、數據挖掘與分析、數據倉庫、機器學習等領域工作超過20年。在基於Spark、TensorFlow、PyTorch、Keras等的機器學習和深度學習方面有大量的工程實踐經驗。著有《Python深度學習：基於TensorFlow》《深度實踐Spark機器學習》《自己動手做大數據系統》等。

前言
第1章 AIGC概述
1 1 AIGC的主要技術
1 1 1 語言生成方面的技術
1 1 2 視覺生成方面的技術
1 1 3 多模態方面的技術
1 2 生成模型與判別模型
1 2 1 生成模型
1 2 2 判別模型
1 3 生成模型的原理
1 3 1 生成模型的框架
1 3 2 生成模型的概率表示
1 3 3 生成模型的目標函數
1 3 4 生成模型的挑戰及解決方法
1 4 表示學習
1 4 1 表示學習的直觀理解
1 4 2 表示學習的常用方式
1 4 3 表示學習與特徵工程的區別
1 4 4 圖像的表示學習
1 4 5 文本的表示學習
1 4 6 多模態的表示學習
1 4 7 表示學習的融合技術
1 4 8 如何衡量表示學習的優劣
1 5 表示學習的逆過程
第2章深度神經網路
2 1 用PyTorch構建深度神經網路
2 1 1 神經網路的核心組件
2 1 2 構建神經網路的主要工具
2 1 3 構建模型
2 1 4 訓練模型
2 2 用PyTorch實現神經網路實例
2 2 1 準備數據
2 2 2 可視化源數據
2 2 3 構建模型
2 2 4 訓練模型
2 3 用PyTorch Lightning實現神經網路實例
2 4 構建卷積神經網路
2 4 1 全連接層
2 4 2 卷積層
2 4 3 卷積核
2 4 4 步幅
2 4 5 填充
2 4 6 多通道上的卷積
2 4 7 激活函數
2 4 8 卷積函數
2 4 9 轉置卷積

第3章變分自編碼器
第4章生成對抗網路
第5章 StyleGAN模型
第6章風格遷移
第7章注意力機制
第8章 Transformer模型
第9章大語言模型
第10章 ChatGPT模型
第11章擴散模型
第12章多模態模型
第13章 AIGC的數學基礎

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