Генеративное глубокое обучение. Как не мы рисуем картины, пишем романы и музыку. 2-е межд изд. 22494

Генеративный ИИ — одна из самых обсуждаемых тем в сфере технологий. Пора разобраться с возможностями TensorFlow и Keras, чтобы с легкостью создавать впечатляющие генеративные модели глубокого обучения, включая вариационные автокодировщики (VAE), генеративно-состязательные сети (GAN), трансформеры, нормализующие потоки, модели на основе энергии и диффузионные модели удаления шума.

Дэвид Фостер, начинает с основ глубокого обучения и постепенно переходит к передовым архитектурам. Благодаря его советам и подсказкам вы узнаете, как повысить эффективность обучения и творческие возможности ваших моделей.

Книга была полностью обновлена и переработана, чтобы соответствовать текущему развитию генеративного обучения.

Дэвид Фостер — соучредитель Applied Data Science, консалтинговой компании в области данных, разрабатывающей индивидуальные решения для клиентов. Получил степень магистра по математике в Кембридже (Великобритания), и степень магистра в Уорвикском университете. Выиграл несколько международных конкурсов по машинному обучению, в том числе конкурс InnoCentive Predicting Product Purchase. Был удостоен первой награды за визуализацию, позволившую одной из фармацевтических компании в США оптимизировать выбор места для клинических испытаний. Активный участник онлайн-сообществ, интересующихся data science, и автор нескольких успешных статей в блоге, посвященных глубокому обучению, включая «How To Build Your Own AlphaZero AI Using Python and Keras» (http://bit.ly/2J6fGhU).