Oferta w cenach detalicznych. Zaloguj się aby mieć dostęp do oferty w cenach hurtowych.
Sprzedaż tylko na faktury dla zalogowanych klientów

Działy

Deep learning i modelowanie generatywne. Jak nauczyć komputer malowania, pisania, komponowania i grania

Autor:
Wydawnictwo:
Kategoria:
Czas dostawy:
7 dni
Poleć znajomemu:
EAN:
9788328372832
Data dodania:
2024-11-15
Rok wydania:
2021
ISBN:
978-83-283-7283-2
Oprawa:
miękka
Format:
168x237
Ilość stron:
264
Cena netto:
63.81 PLN
Cena:
67.00 PLN (zawiera 5% VAT)
Ilość:
Zapytaj o produkt

Kilka słów o książce:

Techniki uczenia głębokiego rozwijają się w imponującym tempie, a sieci neuronowe znajdują zastosowanie w przeróżnych branżach. Coraz częściej komputer wykonuje zadania, które do niedawna były zarezerwowane dla człowieka. Dobrym przykładem jest tworzenie dzieł sztuki: ostatnie postępy w dziedzinie modelowania generatywnego sprawiają, że maszyny tworzą oryginalne obrazy w określonym stylu, piszą spójne akapity tekstu, komponują przyjemną w odbiorze muzykę i generują prawdopodobne scenariusze zdarzeń. Ta "generatywna rewolucja" już się zaczęła, a jej efekty przekraczają najśmielsze wyobrażenia.

Ta książka jest praktycznym przewodnikiem przeznaczonym dla inżynierów uczenia maszynowego i analityków danych. W jasny i przystępny sposób omówiono w niej zasadnicze zagadnienia teorii modelowania generatywnego, a następnie zaprezentowano techniki stosowane do budowy modeli generatywnych, włącznie z ogólnym opisem uczenia głębokiego, wariacyjnych autoenkoderów i generatywnych sieci antagonistycznych (GAN). Na tej podstawie - z wykorzystaniem biblioteki Keras - pokazano wewnętrzne funkcjonowanie każdej z tych technik, łącznie z najbardziej nowatorskimi architekturami. Opisano krok po kroku sposoby rozwiązywania takich twórczych zadań jak malowanie, pisanie i komponowanie muzyki, a także zastosowania modelowania generatywnego do optymalizacji strategii grania w gry (modele World).

W książce między innymi:

  • działanie autoenkoderów wariacyjnych
  • tworzenie sieci GAN, w tym CycleGAN i MuseGAN
  • rekurencyjne modele generatywne do tworzenia tekstu oraz mechanizmy uwagi
  • modele generatywne w środowiskach uczenia przez wzmacnianie
  • architektura Transformer (BERT, GPT-2) oraz modele generowania obrazu

Czy potrafisz stworzyć... twórcę?

Dodaj swoją opinie