Генеративне глибоке навчання. Творчий потенціал нейронних мереж

Генеративне моделювання — одна з найбільш підкреслених тем у сфері штучного інтелекту. Машини можна навчити малювати, писати та складати музику. Ви самі можете посадити штучний інтелект за парту або мольберт, для цього достатньо познайомитися з найактуальнішими прикладами генеративних моделей глибокого навчання: варіаційні автокодувальники, генеративно-стягувальні мережі, моделі типу кодер-декодер і багато іншого.

Девід Фостер робить зрозумілими та доступними архітектуру та методи генеративного моделювання, його поради та підказки зроблять ваші моделі більш творчими та ефективними у навчанні. Ви почнете з основ глибокого навчання на базі Keras, а потім перейдете до найбільш передових алгоритмів.

- Розберіться з тим, як варіаційні автокодувальники змінюють емоції на світлинах
- Створіть мережу GAN з нуля
- Освойте роботу з генеративними моделями генерації тексту
- Дізнайтеся, як генеративні моделі допомагають агентам виконувати завдання в рамках навчання з підкріпленням
- Вивчіть BERT, GPT-2, ProGAN, StyleGAN і багато іншого.