生成AI是科技領域最熱門的話題。本實用書籍教授機器學習工程師和數據科學家如何使用TensorFlow和Keras從零開始創建令人印象深刻的生成深度學習模型，包括變分自編碼器（VAEs）、生成對抗網絡（GANs）、Transformers、歸一化流、基于能量的模型和去噪擴散模型。 該書從深度學習的基礎知識開始，逐步進入最前沿的架構。通過提示和技巧，你將理解如何使你的模型更有效地學習并變得更有創造力。
探索VAEs如何改變照片中的面部表情 訓練GANs根據你自己的數據集生成圖像 構建擴散模型產生新的花卉品種 訓練你自己的GPT進行文本生成 學習大型語言模型如ChatGPT是如何訓練的 探索最新的架構，如StyleGAN2和ViT-VQGAN 使用Transformers和MuseGAN創作復調音樂 了解生成世界模型如何解決強化學習任務 深入研究多模態模型，如DALL.E 2、Imagen和Stable Diffusion 本書還探討了生成AI的未來，以及個人和公司如何可以積極開始利用這種驚人的新技術來創造競爭優勢。
//www.oreilly.com/library/view/generative-deep-learning/9781098134174/
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這本書將展示生成技術如何運作及其驅動力。同時也會探討其應用 - 展示各種創業公司和大公司在這個領域正在做些什么。還將著眼于挑戰和風險因素。在過去的十年中，公司已經在AI上投入了數十億。但是，重點一直放在將這項技術應用于預測上 - 這就是所謂的分析型AI。這可能意味著你會收到你無法抵擋的TikTok視頻。或者，分析型AI可以防范垃圾郵件或欺詐，或預測包裹何時會被送達。盡管這些都有利，但AI的潛能遠不止于此。下一個大趨勢將是利用這項技術來創新。例如，你可以拿一本書，AI模型將以極低的成本將其轉化為電影。這都是生成型AI的一部分。雖然現在還處于起步階段，但進展非常快。生成型AI已經能夠創建吸引人的博客帖子、社交媒體信息、美麗的藝術作品和引人入勝的視頻。這項技術的潛力巨大。它將對銷售、營銷、法律、產品設計、代碼生成，甚至藥物制造等許多類別都有用。你將了解到理解生成型AI的重要性該技術的基礎知識，如基礎和擴散模型生成型AI應用如何運作生成型AI將如何影響各種類別，如法律、營銷/銷售、游戲、產品開發和代碼生成。風險、缺點和挑戰。這本書適合誰這本書主要面向的是沒有技術背景的專業人士。比如，美國的企業界（如經理）以及科技初創公司的人們，他們需要理解生成型AI，以評估解決方案。
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這本迷你書是給想要學習如何使用大型語言模型構建應用的Python開發者的全面指南。作者Olivier Caelen和Marie-Alice Blete闡述了GPT-4和ChatGPT的主要特性和優點，并解釋了它們的工作原理。你也會得到一個使用GPT-4和ChatGPT Python庫開發應用的逐步指南，包括文本生成，問答，和內容摘要工具。以清晰簡潔的語言寫就，"開發GPT-4和ChatGPT應用"書中包含了易于跟蹤的示例，幫助你理解并將概念應用到你的項目中。Python代碼示例可在GitHub倉庫中獲取，書中還包括一個關鍵術語的詞匯表。準備好在你的應用中利用大型語言模型的力量了嗎？那么這本書是必讀的。你將學習：ChatGPT和GPT-4的基本原理和優點以及它們的工作方式如何將這些模型集成到基于Python的應用中，進行NLP任務 如何使用Python的GPT-4或ChatGPT API開發應用，進行文本生成，問題回答，內容摘要等任務 高級GPT主題，包括提示工程，針對特定任務的模型微調，插件等等
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