GENERATIVE DEEP LEARNING สอน AI วาด เขียน แต่งเพลง และเล่นเกม | ศูนย์หนังสือจุฬาฯ
GENERATIVE DEEP LEARNING สอน AI วาด เขียน แต่งเพลง และเล่นเกม
GENERATIVE DEEP LEARNING สอน AI วาด เขียน แต่งเพลง และเล่นเกม

GENERATIVE DEEP LEARNING สอน AI วาด เขียน แต่งเพลง และเล่นเกม

ผู้แต่ง : DAVID FOSTER

หนังสือปกอ่อน

฿ 697.00

775.00

ประหยัด 10 %

TAGS :

ข้อมูลหนังสือ

Barcode : 9786168282380

ISBN : 9786168282380

ปีพิมพ์ : 1 / 2567

ขนาด ( w x h ) : 160 x 240 mm.

จำนวนหน้า : 480 หน้า

หมวดหนังสือ : คอมพิวเตอร์

รายละเอียดสินค้า : GENERATIVE DEEP LEARNING สอน AI วาด เขียน แต่งเพลง และเล่นเกม

ความมหัศจรรย์ และพลังสร้างสรรค์อันน่าทึ่งของ ChatGPT, Gemini, Sora, DALL.E และ

Stable Diffusion ทำให้ Generative AI กลายเป็นสาขาวิทยาการที่ร้อนแรงที่สุดในขณะนี้ และนั่น

ทำให้หนังสือเล่มนี้ กลายเป็นหนังสือขายดีอันดับ 1 ใน Amazon.com อย่างรวดเร็ว

หนังสือเล่มนี้มีเนื้อหาที่ครอบคลุมวิทยาการล่าสุด โดยจะสอนและแนะนำผู้สนใจ, วิศวกร

ML, นักวิจัย และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ถึงเคล็ดลับและกลยุทธ์ที่สำคัญในการสร้าง “เจนเนอเรที

ฟ เอไอ” ที่น่าตื่นเต้น โดยใช้ TensorFlow และ Keras ซึ่งเนื้อหาจะเริ่มจากความรู้ทั่วไป แล้วเจาะ

ลึกไปสู่โมเดลล้ำหน้า ที่ใช้สถาปัตยกรรมขั้นสูง อาทิเช่น

⦁ การฝึก VAE (Variational Autoencoder) ให้สังเกตสีหน้าในภาพถ่าย

⦁ ใช้ GAN (Generative Adversarial Network) สร้างรูปภาพจากชุดข้อมูลของคุณเอง

⦁ ฝึก Diffusion Model เพื่อสร้างดอกไม้พันธุ์ใหม่

⦁ พัฒนา GPT ของคุณเอง เพื่อสร้างข้อความ

⦁ เรียนรู้วิธีฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น ChatGPT

⦁ สำรวจสถาปัตยกรรมล้ำสมัย เช่น StyleGAN2 และ ViT-VQGAN

⦁ แต่งเพลงแบบหลายแทร็ค โดยใช้ Transformers และ MuseGAN

⦁ เคล็ดลับการใช้ Generative Model ทำงานแทน Reinforcement Model

⦁ เจาะลึกกลไกภายในโมเดลหลากรูปแบบข้อมูล - มัลติโมเดิลโมเดล (Multimodal Model) เช่น

DALL.E 2, Imagen และ Stable Diffusion

หนังสือเล่มนี้ยังให้มุมมองต่ออนาคตของเจนเนอเรทีฟ เอไอ พร้อมวิธีการประยุกต์เชิงรุก ทั้ง

สำหรับบุคคลและระดับองค์กร เพื่อสร้างความได้เปรียบ และใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีอันน่าทึ่งนี้ใน

งานสร้างสรรค์ต่างๆ

สินค้าที่เกี่ยวข้อง

ลูกค้าที่ซื้อสินค้านี้ ซื้อสินค้านี้ด้วย

คะแนนรีวิวจากผู้ซื้อจริง

0 เต็ม 5 ดาว
0 คน
0
0
0
0
0