![Генеративное глубокое обучение [Творческий потенциал нейронных сетей]](https://www.rulit.me/data/programs/images/generativnoe-glubokoe-obuchenie-tvorcheskij-potencial-nejron_648420.jpg "Генеративное глубокое обучение [Творческий потенциал нейронных сетей]")
Аннотация
Генеративное моделирование — одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы сами можете посадить искусственный интеллект за парту или мольберт, для этого достаточно познакомиться с самыми актуальными примерами генеративных моделей глубокого обучения: вариационные автокодировщики, генеративно-состязательные сети, модели типа кодер-декодер и многое другое.
Дэвид Фостер делает понятными и доступными архитектуру и методы генеративного моделирования, его советы и подсказки сделают ваши модели более творческими и эффективными в обучении. Вы начнете с основ глубокого обучения на базе Keras, а затем перейдете к самым передовым алгоритмам.
•
Разберитесь с тем, как вариационные автокодировщики меняют эмоции на фотографиях.
•
Создайте сеть GAN с нуля.
•
Освойте работу с генеративными моделями генерации текста.
•
Узнайте, как генеративные модели помогают агентам выполнять задачи в рамках обучения с подкреплением.
•
Изучите BERT, GPT-2, ProGAN, StyleGAN и многое другое.
![Хакеры: Герои компьютерной революции [вычитывается]](https://www.rulit.me/data/programs/images/hakery-geroi-kompyuternoj-revolyucii-vychityvaetsya_155924.jpg "Как-то незаметно получилось, что за последние годы достаточно большое количество значений слова «хакер»: «компьютерный гений — озорник — любитель — специалист...")
Комментарии к книге "Генеративное глубокое обучение [Творческий потенциал нейронных сетей]"