资深AI技术专家20年总结，零AI基础掌握大模型、扩散模型、多模态模型-编程阁

今天给大家系统地介绍了一本AIGC的各方面内容的书—《AIGC原理与实践：零基础学大语言模型、扩散模型和多模态模型》，这本书从基础知识到应用实践，从基本原理到案例分析，力求通过简洁明了的语言、清晰生动的例子，引导读者逐步掌握AIGC的精髓。

内容简介

本书旨在帮助没有任何人工智能技术基础的工程师们全面掌握AIGC的底层技术原理，以及大语言模型、扩散模型和多模态模型的原理与实践。本书的核心价值是，首先为想学习各种大模型的读者打下坚实的技术基础，然后再根据自己的研究方向展开深入的学习，达到事半功倍的效果。

通过阅读本书，您将学习如下内容：
（1）AIGC技术基础
深入了解神经网络的基础知识，包括卷积神经网络和循环神经网络的原理与应用。并通过学习神经网络的优化方法，您将掌握如何优化和提升神经网络的性能。
（2）图像生成模型
包括从自动编码器（AE）、变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）等图像生成模型。通过学习优化方法，如WGAN、WGAN-WP、StyleGAN等，您将掌握如何提高图像生成模型的质量和稳定性。同时，了解图像生成模型的应用，如迁移学习、风格迁移等，让您轻松实现个性化创作。此外，还将带您深入了解DDPM、DDIM等扩散模型的前沿技术，为您展现图像生成技术的*新成果，探索更加出色的生成效果和表达方式。
（3）语言生成模型
了解注意力机制、Transformer架构等基础知识，深入探索GAT系列、大语言模型（如ChatGPT），让您掌握自然语言处理的精髓。
（4）多模态模型
了解CLIP、Stable Diffusion、DALL.E等多模态模型，触碰视觉和文字的奇妙交织，领略多模态智能的广阔前景。

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适读人群

适读人群：零AI基础或有一定AI基础的技术工程师

（1）作者背景资深：作者是人工智能领域的资深专家，在大数据和人工智能领域深耕20余年，对AIGC有深入研究。
（2）知识体系全面：本书包含AIGC所涉及的各方面技术，从基础知识到各种流行的大模型，从技术原理到应用实践。
（3）读者无需AI基础：本书专为没有AI基础的技术工程师量身定做，通过由浅入深的讲解方式，使读者能够轻松入门并逐步掌握AIGC。
（4）实践案例丰富：书中提供大量实践案例和代码示例，读者可通过PyTorch等工具构建和训练各种大模型。
（5）配套资源丰富：为方便读者学习，本书配有视频讲解、教学PPT、代码和数据，这些资源均可免费获取，让读者学习事半功倍。

作者简介

吴茂贵

资深人工智能技术专家和大数据技术专家，在BI、数据挖掘与分析、数据仓库、机器学习、深度学习等领域有超过20年的实战经验。近年来，一直专注于人工智能领域的工程实践，对大模型相关的技术和应用有深入的研究。

著有多部人工智能领域的畅销书：
《Python深度学习：基于TensorFlow》
（第1版和第2版）
《Python深度学习：基于Pytorch》
（第1版和第2版）
《深入浅出Embedding》
《深度实践Spark机器学习》

2.1 用PyTorch构建深度神经网络 21
2.2 用PyTorch实现神经网络实例 25
2.3 用PyTorch Lightning实现神经网络实例 31
2.4 构建卷积神经网络 35
2.5 构建循环神经网络 60
2.6 迁移学习 64
2.7 深度学习常用的归一化方法 68
2.8 权重初始化 77
2.9 PyTorch常用的损失函数 79
2.10 深度学习常用的优化算法 80

第3章变分自编码器 94

3.1 自编码器简介 94
3.2 变分自编码器简介 100
3.3 构建变分自编码器 105
3.4 使用变分自编码器生成面部图像 110

第4章生成对抗网络 114

4.1 GAN模型简介 114
4.2 用GAN从零开始生成图像 117
4.3 GAN面临的问题 121
4.4 WGAN 125
4.5 WGAN-GP 129

第5章 StyleGAN模型 134

5.1 ProGAN简介 135
5.2 StyleGAN架构 137
5.3 StyleGAN的其他算法 140
5.4 用PyTorch从零开始实现StyleGAN 141
5.5 StyleGAN的新进展 151
5.6 DragGAN简介 153

第6章风格迁移 154

6.1 DeepDream模型 154
6.2 普通风格迁移 159
6.3 使用PyTorch实现图像修复 167
6.4 风格迁移与StyleGAN模型 171

第7章注意力机制 173

7.1 注意力机制简介 173
7.2 带注意力机制的编码器-解码器架构 177
7.3 自注意力 182
7.4 如何训练含自注意力的模型 190
7.5 交叉注意力 192

第8章 Transformer模型 196

8.1 Transformer模型的直观理解 196
8.2 用PyTorch从零开始实现Transformer 212

第9章大语言模型 231

9.1 大语言模型简介 231
9.2 可视化GPT原理 233
9.3 GPT-3简介 239
9.4 可视化BERT原理 241
9.5 用PyTorch实现BERT 248
9.6 用GPT-2生成文本 251

第10章 ChatGPT模型 263

10.1 ChatGPT简介 263
10.2 人类反馈强化学习 268
10.3 Codex 274
10.4 如何将LaTeX数学公式语言转化为自然语言 283
10.5 使用PPO算法优化车杆游戏 283
10.6 使用RLHF算法提升GPT-2性能 289
10.7 ChatGPT如何提升思维链推断能力 300
10.8 ChatGPT如何提升模型的数学逻辑推理能力 301

第11章扩散模型 303

11.1 扩散模型简介 303
11.2 使用PyTorch从零开始编写 DDPM 312

第12章多模态模型 325

12.1 CLIP简介 325
12.2 Stable Diffusion模型 335
12.3 从零开始实现Stable Diffusion 337
12.4 Stable Diffusion 升级版简介 343
12.5 DALL·E模型 346

第13章 AIGC的数学基础 350

13.1 矩阵的基本运算 350
13.2 随机变量及其分布 353
13.3 信息论 377
13.4 推断 384
13.5 强化学习 418

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