зарубежная компьютерная литература

программирование

искусственный интеллект

информационные технологии (IT)

ОС и сети

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 генеративными 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.

биографии и мемуары

документальная литература

русская классика

литература 20 века

автобиографическая проза

записки путешественников

политические деятели

Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

нейросетевое моделирование

нейросети / нейронные сети

алгоритмы

Без серии