Generative Deep Learning with Python: Unleashing the Creative Power of AI / Генеративное глубокое обучение с Python: Высвобождение творческой мощи искусственного интеллекта
Год издания: 2023
Автор: Cuantum Technologies
Издательство: Cuantum Technologies LLC.
ISBN: 979-8-3955-1014-3
Язык: Английский
Формат: PDF/EPUB
Качество: Издательский макет или текст (eBook)
Интерактивное оглавление: Да
Количество страниц: 232
Описание: Welcome to a journey where artificial intelligence meets creativity, where deep learning algorithms dream, and where you are the architect of these dreams. Introducing Generative Deep Learning with Python: Unleashing the Creative Power of AI - your comprehensive guide to the enchanting world of generative models.
Have you ever been mesmerized by AI-created artwork, deep fake videos, or the uncanny ability of platforms like Spotify to match your music taste? At the heart of these technologies lie Generative Models, a cutting-edge AI application that's revolutionizing industries.
This book is a comprehensive guide that explores this revolutionary domain. It promises to take you on a journey that cuts through the complexity and illuminates the principles that power generative models. It's a ticket to a world where art meets science, creativity aligns with technology, and AI dreams become a reality.
This book is more than a guide; it's a thrilling adventure into this realm. Our journey starts with the fundamentals, demystifying concepts like Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), and Autoregressive models. This is a ticket for everyone, whether you're a seasoned AI practitioner or an enthusiastic beginner.
Interest deepened? Get your hands on the three exciting projects that form the bedrock of our book: Face Generation with GANs, Handwritten Digit Generation with VAEs, and Text Generation with Autoregressive Models. These practical projects give you the opportunity to apply your knowledge and gain insights into the process of building and training generative models.
The desire for more? Delve into advanced topics, exploring challenges, solutions, and prospects. From understanding and tackling the notorious problem of Mode Collapse to incorporating domain knowledge into your generative models, the book covers it all.
Feeling the call to action? We venture into emerging trends, the impacts on various industries, and touch on ethical, social, and regulatory implications of generative deep learning. These insights are crucial for anyone looking to navigate and shape the landscape of AI.
What will I get from this book? Here are the details:
✅ Now Include a Free Repository Code with all code blocks used in this book.
✅ This free resource allows you to copy and paste the book code for easy manipulation.
✅ Free premium customer support.
Step into the future of AI with Generative Deep Learning with Python: Unleashing the Creative Power of AI. It's an invitation to learn, create, and join the movement that's pushing the boundaries of the possible. Let's embark on this exciting journey to harness the creative power of AI together!
Добро пожаловать в путешествие, где искусственный интеллект сочетается с креативностью, где алгоритмы глубокого обучения воплощают мечты, и где вы являетесь архитектором этих мечтаний. Представляем генеративное глубокое обучение с помощью Python: Раскрытие творческой мощи ИИ - ваш всеобъемлющий путеводитель по очаровательному миру генеративных моделей.
Вы когда-нибудь были очарованы произведениями искусства, созданными с помощью искусственного интеллекта, видео с глубоким фейком или сверхъестественной способностью таких платформ, как Spotify, соответствовать вашему музыкальному вкусу? В основе этих технологий лежат Generative Models - передовое приложение для искусственного интеллекта, которое революционизирует отрасли.
Эта книга представляет собой всеобъемлющее руководство, в котором исследуется эта революционная область. Она обещает провести вас по пути, который поможет преодолеть все сложности и пролить свет на принципы, лежащие в основе генеративных моделей. Это билет в мир, где искусство встречается с наукой, креативность сочетается с технологиями, а мечты об искусственном интеллекте становятся реальностью.
Эта книга - больше, чем руководство; это захватывающее приключение в этой области. Наше путешествие начинается с основ, с раскрытия таких концепций, как генеративные состязательные сети (GAN), вариационные автоэнкодеры (VAE) и авторегрессионные модели. Это билет для всех, независимо от того, являетесь ли вы опытным специалистом по искусственному интеллекту или начинающим энтузиастом.
Интерес усилился? Ознакомьтесь с тремя интересными проектами, которые легли в основу нашей книги: Генерация лиц с помощью GAN, генерация рукописных цифр с помощью VAEs и генерация текста с помощью моделей авторегрессии. Эти практические проекты дают вам возможность применить свои знания и получить представление о процессе создания и обучения генеративных моделей.
Хотите большего? Вникайте в сложные темы, исследуя проблемы, решения и перспективы. В книге рассказывается обо всем - от понимания и решения пресловутой проблемы коллапса режимов до включения знаний о предметной области в ваши генеративные модели.
Чувствуете призыв к действию? Мы исследуем новые тенденции, их влияние на различные отрасли и затрагиваем этические, социальные и нормативные аспекты генеративного глубокого обучения. Эти идеи важны для всех, кто хочет ориентироваться в мире искусственного интеллекта и формировать его.
Что я получу из этой книги? Вот подробности:
✅ Теперь вы можете бесплатно загрузить код из хранилища со всеми блоками кода, используемыми в этой книге.
✅ Этот бесплатный ресурс позволяет вам копировать и вставлять код книги для удобства работы с ним.
✅ Бесплатная поддержка клиентов премиум-класса.
Сделайте шаг в будущее ИИ с помощью генеративного глубокого обучения на Python: Раскройте творческую мощь ИИ. Это приглашение учиться, творить и присоединиться к движению, расширяющему границы возможного. Давайте отправимся в это захватывающее путешествие, чтобы вместе использовать творческую мощь ИИ!
Примеры страниц (скриншоты)
Оглавление
CODE BLOCKS RESOURCE
PREMIUM CUSTOMER SUPPORT
WHO WE ARE
OUR PHILOSOPHY:
OUR EXPERTISE:
INTRODUCTION
CHAPTER 1: INTRODUCTION TO DEEP LEARNING
1.1 BASICS OF NEURAL NETWORKS
1.1.1 What is a Neural Network?
1.1.2 Components of a Neural Network
1.1.3 The Perceptron: Building Block of Neural Networks
1.1.4 Backpropagation and Gradient Descent
1.2 OVERVIEW OF DEEP LEARNING
1.2.1 What is Deep Learning?
1.2.2 Why Deep Learning?
1.2.3 Deep Learning vs Machine Learning
1.2.4 Types of Deep Learning Models
1.2.5 Challenges and Limitations of Deep Learning
1.3 PRACTICAL EXERCISES
1.3.1 Theoretical Questions
1.3.2 Coding Exercises
CHAPTER 1 CONCLUSION
CHAPTER 2: UNDERSTANDING GENERATIVE MODELS
2.1 CONCEPT AND IMPORTANCE OF GENERATIVE MODELS
2.1.1 What are Generative Models?
2.1.2 Importance of Generative Models
2.1.3 Generative Models vs. Discriminative Models
2.2 TYPES OF GENERATIVE MODELS
2.2.1 Variational Autoencoders (VAEs)
2.2.2 Generative Adversarial Networks (GANs)
2.2.3 Other Types of Generative Models
2.3 TRAINING GENERATIVE MODELS
2.3.1 Loss Functions
2.3.2 Training Procedure
2.3.3 Challenges in Training Generative Models
2.4 CHALLENGES AND SOLUTIONS IN TRAINING GENERATIVE MODELS
2.4.1 Mode Collapse
2.4.2 Vanishing Gradients
2.4.3 Evaluating Generative Models
2.4.4 Code Example
2.5 PRACTICAL EXERCISES
Exercise 2.5.1: Implementing a Variational Autoencoder
(VAE)
Exercise 2.5.2: Implementing a Generative Adversarial
Network (GAN)
Exercise 2.5.3: Experimenting with Loss Functions
Exercise 2.5.4: Mode Collapse and Potential Solutions
CHAPTER 2 CONCLUSION
CHAPTER 3: DEEP DIVE INTO GENERATIVE
ADVERSARIAL NETWORKS (GANS)
3.1 UNDERSTANDING GANS
3.1.1 The Generator
3.1.2 The Discriminator
3.1.3 GAN Training and Objective Function
3.2 ARCHITECTURE OF GANS
3.2.1 Generator
3.2.2 Discriminator
3.2.3 Variations in GAN Architecture
3.3 TRAINING GANS
3.3.1 The Basic Training Process
3.3.2 Common Training Problems and Possible Solutions
3.3.3 Advanced Techniques
3.4 EVALUATING GANS
3.4.1 Visual Inspection
3.4.2 Inception Score
3.4.3 Frechet Inception Distance
3.4.4 Precision, Recall, and F1 Score for GANs
3.4.5 Limitations of GAN Evaluation Metrics
3.5 VARIATIONS OF GANS
3.5.1 Deep Convolutional GANs (DCGANs)
3.5.2 Conditional GANs (CGANs)
3.5.3 Wasserstein GANs (WGANs)
3.5.4 Progressive Growing of GANs (ProGANs)
3.5.5 BigGANs and StyleGANs
3.6 USE CASES AND APPLICATIONS OF GANS
3.6.1 Image Synthesis
3.6.2 Super-Resolution
3.6.3 Data Augmentation
3.6.4 Art and Design
3.6.5 Animation and Gaming
3.7 PRACTICAL EXERCISES
3.7.1 Implementing a Simple GAN
3.7.2 Implementing DCGAN
CHAPTER 3 CONCLUSION
CHAPTER 4: PROJECT: FACE GENERATION WITH GANS
4.1 DATA COLLECTION AND PREPROCESSING
4.1.1 Dataset Splitting
4.2 MODEL CREATION
4.2.2 The Discriminator
4.3 TRAINING THE GAN
4.4 GENERATING NEW FACES
4.4.1 Generating Images from the GAN
4.4.2 Evaluating the Generated Images
4.4.3 Post-processing and Usage
4.5 ADVANCED TOPICS
4.5.1 Understanding Mode Collapse
4.5.2 Advanced Techniques for Evaluating GANs
4.5.3 Tips for Improving Image Quality
4.6 EVALUATION AND CONCLUSION
4.6.1 Qualitative Evaluation
4.6.2 Quantitative Evaluation
4.6.3 Reflection and Future Work
4.7 EXAMPLE OF FULL CODE FOR THE PROJECT
CHAPTER 4 CONCLUSION
CHAPTER 5: EXPLORING VARIATIONAL AUTOENCODERS
(VAES)
5.1 UNDERSTANDING VARIATIONAL AUTOENCODERS (VAES)
5.1.1 What is Variational Inference?
5.1.2 Latent Space and Its Significance
5.2 ARCHITECTURE OF VARIATIONAL AUTOENCODERS (VAES)
5.2.1 Encoder Network
5.2.2 Reparameterization Trick
5.2.3 Decoder Network
5.2.4 Variations in VAE Architectures
5.3 TRAINING VARIATIONAL AUTOENCODERS (VAES)
5.3.1 Forward Pass
5.3.2 Sampling from Latent Space
5.3.3 Decoding
5.3.4 Loss Calculation
5.3.5 Training Stability
5.3.6 Model Capacity
5.3.7 Choice of Prior
5.4 EVALUATING VAES
5.4.1 Reconstruction Loss
5.4.2 KL Divergence
5.4.3 Sample Quality and Diversity
5.4.4 Latent Space Interpolation
5.4.5 Fréchet Inception Distance (FID) Score
5.5 VARIATIONS OF VAES
5.5.1 Conditional Variational Autoencoder (CVAE)
5.5.2 Adversarial Autoencoders (AAEs)
5.5.3 β-VAEs
5.5.4 Implementing a Conditional Variational Autoencoder
(CVAE)
5.6 USE CASES AND APPLICATIONS OF VARIATIONAL AUTOENCODERS
(VAES)
5.6.1 Anomaly Detection
5.6.2 Image Generation
5.6.3 Drug Discovery
5.6.4 Music Generation
5.7 PRACTICAL EXERCISES
CHAPTER 5 CONCLUSION
CHAPTER 6: PROJECT: HANDWRITTEN DIGIT
GENERATION WITH VAES
6.1 DATA COLLECTION AND PREPROCESSING
6.1.1 Dataset Selection
6.1.2 Data Preprocessing
6.2 MODEL CREATION
6.2.1 Encoder
6.2.2 Latent Space Sampling
6.2.3 Decoder
6.2.4 Assembling the VAE
6.3 TRAINING THE VAE
6.3.1 Compiling the VAE
6.3.2 Training the VAE
6.4 GENERATING NEW HANDWRITTEN DIGITS
6.4.1 Sampling Points from the Latent Space
6.4.2 Decoding Points from the Latent Space
6.5 EVALUATING THE MODEL
6.5.1 Qualitative Evaluation
6.5.2 Quantitative Evaluation
6.6 EXAMPLE OF FULL CODE FOR THE PROJECT
CHAPTER 6 CONCLUSION
CHAPTER 7: UNDERSTANDING AUTOREGRESSIVE
MODELS
7.1 PIXELRNN AND PIXELCNN
7.1.1 Understanding PixelRNN
7.1.2 Understanding PixelCNN
7.1.3 Role of Gated Units
7.1.4 Variants of PixelRNN and PixelCNN
7.1.5 Training PixelRNN and PixelCNN Models
7.2 TRANSFORMER-BASED MODELS
7.2.1 Vision Transformer (ViT)
7.2.2 Image Transformer
7.2.3 Image GPT
7.3 USE CASES AND APPLICATIONS OF AUTOREGRESSIVE MODELS
7.3.1 Image Generation
7.3.2 Image Completion or Inpainting
7.3.3 Anomaly Detection
7.3.4 Text-to-Image Synthesis
7.4 ADVANCED CONCEPTS IN AUTOREGRESSIVE MODELS
7.4.1 Current Research Trends
7.4.2 Limitations and Challenges
7.4.3 Future Directions
7.5 PRACTICAL EXERCISES
Exercise 1: Implementation of a Simple Autoregressive
Model
Exercise 2: Play with PixelCNN
Exercise 3: Explore Transformer-based Models
Exercise 4: Read and Summarize a Research Paper
Exercise 5: Write a Blog Post
CHAPTER 7 CONCLUSION
CHAPTER 8: PROJECT: TEXT GENERATION WITH
AUTOREGRESSIVE MODELS
8.1 DATA COLLECTION AND PREPROCESSING
8.1.1 Dataset Selection
8.1.2 Text Preprocessing
8.2 MODEL CREATION
8.3 TRAINING THE AUTOREGRESSIVE MODEL
8.4 GENERATING NEW TEXT
8.5 EVALUATING THE MODEL
8.6 FINE-TUNING AND IMPROVING THE MODEL
8.6.1 Exploring Different Model Architectures
8.6.2 Adjusting Hyperparameters
8.6.3 Employing Different Techniques for Model Optimization
8.6.4 Exploring Methods for Better Text Generation
8.6.5 Fine-tuning the Model on Specific Domains or Styles
8.7 COMPLETE CODE
CHAPTER 8 CONCLUSION
CHAPTER 9: ADVANCED TOPICS IN GENERATIVE DEEP
LEARNING
9.1 IMPROVED TRAINING TECHNIQUES
9.1.1 Batch Normalization
9.1.2 Spectral Normalization
9.1.3 Gradient Penalty
9.1.4 Instance Normalization
9.1.5 Layer Normalization
9.1.6 Adam Optimizer
9.1.7 Learning Rate Scheduling
9.2 UNDERSTANDING MODE COLLAPSE
9.2.1 Mitigating Mode Collapse
9.3 DEALING WITH HIGH DIMENSIONAL DATA
9.3.1 The Curse of Dimensionality
9.3.2 Dimensionality Reduction Techniques
9.3.3 Convolutional Neural Networks (CNNs)
9.3.4 Preprocessing and Normalizing High-Dimensional Data
9.4 INCORPORATING DOMAIN KNOWLEDGE INTO GENERATIVE MODELS
9.4.1 Why Incorporate Domain Knowledge?
9.4.2 Techniques for Incorporating Domain Knowledge
9.5 FUTURE DIRECTIONS AND EMERGING TECHNIQUES IN GENERATIVE
DEEP LEARNING
9.5.1 Generative Models for 3D and 4D data
9.5.2 Generative Models for Sound and Music
9.5.3 Attention-based Generative Models
9.5.4 Integrating Physical and Domain-Specific Knowledge
9.5.5 Quantum Generative Models
CHAPTER 9 CONCLUSION
CHAPTER 10: NAVIGATING THE FUTURE LANDSCAPE OF
GENERATIVE DEEP LEARNING
10.1 EMERGING TRENDS IN GENERATIVE DEEP LEARNING
10.1.1 Increased Model Complexity and Efficiency
10.1.2 Multimodal and Cross-Modal Generative Models
10.1.3 Generative Models for Reinforcement Learning
10.1.4 Generative Models for Data Augmentation
10.2 IMPACT ON VARIOUS INDUSTRIES
10.2.1 Healthcare
10.2.2 Entertainment
10.2.3 Finance
10.3 ETHICAL CONSIDERATIONS IN GENERATIVE DEEP LEARNING
10.3.1 Privacy Concerns
10.3.2 Misinformation and Deepfakes
10.3.3 Bias in Generative Models
10.4 SOCIAL IMPLICATIONS OF GENERATIVE DEEP LEARNING
10.4.1 Changes in Content Creation
10.4.2 Job Displacement and New Opportunities
10.4.3 Democratizing Creative Tools
10.4.4 Amplifying Online Interactions
10.5 POLICY AND REGULATORY OUTLOOK
10.5.1 Intellectual Property Rights
10.5.2 Privacy
10.5.3 Deepfakes and Misinformation
10.5.4 Accountability
10.5.5 Regulatory Bodies
10.6 FUTURE RESEARCH DIRECTIONS
10.6.1 Enhanced Quality and Diversity
10.6.2 Interpretable and Controllable Outputs
10.6.3 Fair and Ethical AI
10.6.4 Efficient and Scalable Models
10.6.5 Multi-modal Generative Models
CHAPTER 10: CONCLUSION
CONCLUSION
WHERE TO CONTINUE?
KNOW MORE ABOUT US
