Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

Генеративное моделирование – одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы сами можете посадить искусственный интеллект за парту или мольберт, для этого достаточно познакомиться с самыми актуальными примерами генеративных моделей глубокого обучения: вариационные автокодировщики, генеративно-состязательные сети, модели типа кодер-декодер и многое другое.

Дэвид Фостер делает понятными и доступными архитектуру и методы генеративного моделирования, его советы и подсказки сделают ваши модели более творческими и эффективными в обучении. Вы начнете с основ глубокого обучения на базе Keras, а затем перейдете к самым передовым алгоритмам:

• разберитесь с тем, как вариационные автокодировщики меняют эмоции на фотографиях;
• создайте сеть GAN с нуля;
• освойте работу с генеративные моделями генерации текста;
• узнайте, как генеративные модели помогают агентам выполнять задачи в рамках обучения с подкреплением;
• изучите BERT, GPT-2, ProGAN, StyleGAN и многое другое.