生成式深度学习，第二版

生成式人工智能是科技领域最热门的话题。这本书教机器学习工程师和数据科学家如何使用 TensorFlow 和 Keras 从零开始创建令人印象深刻的生成式深度学习模型，包括变分自编码器 （VAE）、生成对抗网络 （GAN）、Transformers、归一化流、基于能量的模型和去噪扩散模型。

本书从深度学习的基础知识开始，逐步介绍最先进的架构。通过各种技巧和窍门，您将了解如何让模型更高效地学习，并变得更具创造力。

• 探索VAEs如何改变照片中的面部表情
• 训练GAN生成基于您自有数据集的图像
• 构建扩散模型以生成新的花卉品种
• 训练自己的GPT模型进行文本生成
• 了解ChatGPT等大型语言模型是如何训练的
• 探索最新架构，如StyleGAN2和ViT-VQGAN
• 使用Transformers和MuseGAN创作多声部音乐
• 理解生成式世界模型如何解决强化学习任务
• 深入研究多模态模型，如DALL.E 2、Imagen和Stable Diffusion

本书还探讨了生成式人工智能的未来，以及个人和企业如何主动利用这一非凡新技术来创造竞争优势。