会员
AIGC原理与实践：零基础学大语言模型、扩散模型和多模态模型
更新时间：2024-08-22 11:17:20 最新章节：封底
书籍简介
本书旨在帮助没有任何人工智能技术基础的工程师们全面掌握AIGC的底层技术原理，以及大语言模型、扩散模型和多模态模型的原理与实践。本书的核心价值是，首先为想学习各种大模型的读者打下坚实的技术基础，然后再根据自己的研究方向展开深入的学习，达到事半功倍的效果。通过阅读本书，您将学习如下内容：（1）AIGC技术基础深入了解神经网络的基础知识，包括卷积神经网络和循环神经网络的原理与应用。并通过学习神经网络的优化方法，您将掌握如何优化和提升神经网络的性能。（2）图像生成模型包括从自动编码器（AE）、变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）等图像生成模型。通过学习优化方法，如WGAN、WGAN-WP、StyleGAN等，您将掌握如何提高图像生成模型的质量和稳定性。同时，了解图像生成模型的应用，如迁移学习、风格迁移等，让您轻松实现个性化创作。此外，还将带您深入了解DDPM、DDIM等扩散模型的前沿技术，为您展现图像生成技术的最新成果，探索更加出色的生成效果和表达方式。（3）语言生成模型了解注意力机制、Transformer架构等基础知识，深入探索GAT系列、大语言模型（如ChatGPT），让您掌握自然语言处理的精髓。（4）多模态模型了解CLIP、StableDiffusion、DALL.E等多模态模型，触碰视觉和文字的奇妙交织，领略多模态智能的广阔前景。
品牌：机械工业出版社
上架时间：2024-06-01 00:00:00
出版社：机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
同类热门书
最新上架
- 会员随着技术的发展，AI与人们的生活、工作结合得越来越紧密。在设计领域，AI已成为设计师的好帮手。借助AI，设计师可以更好、更快地创作出令人惊艳的作品。本书共9章。第1章系统地介绍了什么是AI设计、有哪些AI设计工具，以及如何撰写提示词让AI生成符合需求的设计作品；第2～9章通过8个实用模块、40多个常见的设计场景，详细介绍了AI在头像和表情包设计、图片处理、社交媒体配图、视频制作、插画绘制、电商设计计算机3万字
- 会员本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写，一本书打通大模型的技术原理与应用实践壁垒，深入大模型3步工作流程，详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案，全流程讲解6个典型场景的应用开发实践。本书共10章，从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用开发实践”三部分。基础知识（第1章）介绍大模型定义、应用现状、存在的问题，以及发展趋势。原理与技术（第2和3章）详细讲解大计算机12.3万字
- 会员DeepSeek是一种基于Transformer架构的生成式AI（ArtificialIntelligence）大模型，融合了MoE架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。本书通过深度讲解与实用案例相结合计算机17.1万字
- 会员本书共十一章，主要包含四部分：第1章解读ChatGPT的基础原理和提示工程的基本概念；第2至5章介绍提示工程技巧，涵盖有效提示编写、针对复杂任务的提示设计技巧、对话中的提示设计技巧，以及提示的优化与迭代；第6章主要介绍当前ChatGPT推出的进阶功能；第7至11章结合教育领域、市场营销、新媒体运营、软件开发和数据分析实战展示提示工程技巧的应用。计算机12.9万字
- 会员本书结合作者10多年写作经验，基于AI应用ChatGPT、文心一言、智谱清言、讯飞星火、通义千问、Kimi等，详细介绍了使用AI写作的流程、方法和技巧，旨在帮助想要通过内容输出加速个人发展的读者，快速掌握AI自媒体写作的方法和技巧。本书分为11章，涵盖AI自媒体写作概述、AI提示词、AI起标题、AI做选题、AI角色化写作、AI套路化写作、AI仿写、AI模块化写作、AI改写、AI润色、AI智能体写作计算机9.2万字
- 会员本书共有10章，包括51个实操案例解析和80个行业案例分析。书中内容从技能线和案例线展开介绍。技能线：从人工智能的相关技术入手，不仅介绍了AI训练师的发展历程和行业动态，还重点讲述了AI训练师的职业技能提升方法。案例线：不仅涵盖了AI领域的各个方面，而且非常注重算法与模型的实际应用，通过分析大量的经典案例，可以让读者更好地掌握AI训练的相关技能。计算机11.6万字
- 会员本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理，首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍，之后对卷积神经网络结构的演化过程，以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法以及图像超分辨率重建方法进行了介绍。本书系统讲解了在日常生活和工作中常见的几项计算机视觉任务，并着重介绍了在当今深度学习时代，这些计算机视觉任务是如何工作的，可使读者快计算机9.9万字
- 会员本书分为3个部分：第1章和第2章是人工智能的数学基础，主要介绍了机器学习的概念、Python开发环境的搭建、机器学习bibei的数学知识，以及线性代数和概率论的相关知识；第3~12章主要介绍了回归模型、分类模型、聚类模型、半监督模型的建立和相关算法的理论，以及如何使用sklearn具体实现相关算法模型的搭建；第13章介绍了Spark机器学习，笔者认为对于机器学习，不能只限于Python中的skle计算机0字