核心内容摘要
编程助手新体验：Yi-Coder1.5B在Ollama上的应用全解析
今天给大家系统地介绍了一本AIGC的各方面内容的书—《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》这本书从基础知识到应用实践从基本原理到
案例分析力求通过简洁明了的语言、清晰生动的例子引导读者逐步掌握AIGC的精髓。
内容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1AIGC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*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、Stable Diffusion、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。
CSDN大礼包这本大模型书《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》已经下载并打包整理好了免费分享**安全链接放心点击**适读人群适读人群 零AI基础或有一定AI基础的技术工程师1作者背景资深作者是人工智能领域的资深专家在大数据和人工智能领域深耕20余年对AIGC有深入研究。
2知识体系全面本书包含AIGC所涉及的各方面技术从基础知识到各种流行的大模型从技术原理到应用实践。
3读者无需AI基础本书专为没有AI基础的技术工程师量身定做通过由浅入深的讲解方式使读者能够轻松入门并逐步掌握AIGC。
4
实践案例丰富书中提供大量
实践案例和代码示例读者可通过PyTorch等工具构建和训练各种大模型。
5配套资源丰富为方便读者学习本书配有视频讲解、教学PPT、代码和数据这些资源均可免费获取让读者学习事半功倍。
作者简介吴茂贵资深人工智能技术专家和大数据技术专家在BI、数据挖掘与分析、数据仓库、机器学习、深度学习等领域有超过20年的实战经验。
近年来一直专注于人工智能领域的工程实践对大模型相关的技术和应用有深入的研究。
著有多部人工智能领域的畅销书《Python深度学习基于TensorFlow》第1版和第2版《Python深度学习基于Pytorch》第1版和第2版《深入浅出Embedding》《深度实践Spark机器学习》CONTENTS目 录前言
AIGC概述
1
1 AIGC的主要技术
1
2 生成模型与判别模型
4
3 生成模型的原理
5
4 表示学习
9
5 表示学习的逆过程 18
深度神经网络
2
1 用PyTorch构建深度神经网络
2
2 用PyTorch实现神经网络实例
2
3 用PyTorch Lightning实现神经网络实例
3
4 构建卷积神经网络
3
5 构建循环神经网络
6
6 迁移学习
6
7 深度学习常用的归一化方法
6
8 权重初始化
7
9 PyTorch常用的损失函数
7
10 深度学习常用的优化算法 80
变分自编码器
9
1 自编码器简介
9
2 变分自编码器简介
1
3 构建变分自编码器
1
4 使用变分自编码器生成面部图像 110
生成对抗网络
1
1 GAN模型简介
1
2 用GAN从零开始生成图像
1
3 GAN面临的问题
1
4 WGAN
1
5 WGAN-GP 129
StyleGAN模型
1
1 ProGAN简介
1
2 StyleGAN架构
1
3 StyleGAN的其他算法
1
4 用PyTorch从零开始实现StyleGAN
1
5 StyleGAN的新进展
1
6 DragGAN简介 153
风格迁移
1
1 DeepDream模型
1
2 普通风格迁移
1
3 使用PyTorch实现图像修复
1
4 风格迁移与StyleGAN模型 171
注意力机制
1
1 注意力机制简介
1
2 带注意力机制的编码器-解码器架构
1
3 自注意力
1
4 如何训练含自注意力的模型
1
5 交叉注意力 192
Transformer模型
1
1 Transformer模型的直观理解
1
2 用PyTorch从零开始实现Transformer 212
大语言模型
2
1 大语言模型简介
2
2 可视化GPT原理
2
3 GPT-3简介
2
4 可视化BERT原理
2
5 用PyTorch实现BERT
2
6 用GPT-2生成文本 251
ChatGPT模型
2
1 ChatGPT简介
2
2 人类反馈强化学习
2
3 Codex
2
4 如何将LaTeX数学公式语言转化为自然语言
2
5 使用PPO算法优化车杆游戏
2
6 使用RLHF算法提升GPT-2性能
2
7 ChatGPT如何提升思维链推断能力
3
8 ChatGPT如何提升模型的数学逻辑推理能力 301
扩散模型
3
1 扩散模型简介
3
2 使用PyTorch从零开始编写 DDPM 312
多模态模型
3
1 CLIP简介
3
2 Stable Diffusion模型
3
3 从零开始实现Stable Diffusion
3
4 Stable Diffusion 升级版简介
3
5 DALL·E模型 346
AIGC的数学基础
3
1 矩阵的基本运算
3
2 随机变量及其分布
3
3 信息论
3
4 推断
3