书名：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
作者：吴茂贵
ISBN：978-7-111-75331-5
出版社：机械工业出版社
出版日期：2024.05
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模型等基础知识,深入探索GPT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。