Генеративна глибоке навчання. Творчий потенціал нейронних мереж

Генеративна моделювання — одна з найбільш обговорюваних тем в області штучного інтелекту. Машини можна навчити малювати, писати і складати музику. Ви самі можете посадити штучний інтелект за парту або мольберт, для цього достатньо познайомитися з найактуальнішими прикладами генеративних моделей глибокого навчання: варіаційні автокодировщики, генеративно-змагальні мережі, моделі типу кодер-декодер і багато іншого.

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

- Розберіться з тим, як варіаційні автокодировщики змінюють емоції на фотографіях
- Створіть мережу GAN з нуля
- Освойте роботу з генеративні 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.