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
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。
·16.7萬字
