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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
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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,然后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技術基礎深入了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。并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,了解圖像生成模型的應用,如遷移學習、風格遷移等,讓您輕松實現個性化創作。此外,還將帶您深入了解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)語言生成模型了解注意力機制、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)多模態模型了解CLIP、StableDiffusion、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。

吳茂貴 ·人工智能 ·16.7萬字

阿里云云原生架構實踐
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本書聚焦于云原生業務形態背后的技術選型和架構設計落地,從“技術+商業”的視角闡述如何利用云原生賦能業務,并結合阿里巴巴云原生技術團隊在云原生領域的探索與沉淀,幫助企業重塑軟件全生命周期研發管理體系與技術棧。本書將回顧阿里云多年積累的云原生實踐經驗,分享云原生為業務帶來巨大技術紅利的經驗。具體章節劃分及主要內容如下。第1章主要介紹云原生的重要性,以及企業內部云原生落地的現狀與所面臨的挑戰。第2章重點闡述云原生架構的定義,以及云原生架構在企業中實際落地時需要遵循的關鍵原則。第3章為讀者介紹云原生架構的各種模式與反模式。第4章進一步介紹容器和微服務等云原生相關的技術和理念。第5章以阿里云ACNA架構設計方法開篇,重點講解評估云原生架構成熟度所需要考慮的維度與細則。第6章從職能價值角度出發,闡述云原生對于不同崗位的業務賦能。第7章聚焦于企業落地價值,分享具有代表性的企業案例和最佳實踐。這些最佳實踐對于打造一個成功的云原生應用來說具有非常大的幫助。第8章從行業角度出發,闡述未來的云原生技術發展趨勢。附錄A簡要介紹了阿里云現有的云原生產品家族。附錄B總結了一些常見分布式設計模式。

阿里集團 阿里云智能事業群 云原生應用平臺 ·信息系統 ·19萬字

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