使用 Python 和 Pytorch 生成 AI，从 GAN 到 CLIP
从基础到高级，学习使用最具创意和令人兴奋的人工智能架构、生成式人工智能网络进行编码
讲师：Javier Ideami
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你将学到什么
- 如何使用 Python 和 Pytorch 从头开始编写生成式 AI 架构的代码
- 从 GAN 到多模态 AI，生成架构如何深入工作，了解过程中的每一个小细节
- 除了编码之外，每个部分都从深入回顾与这些架构相关的关键概念开始
- 示例：我们将编写一个生成人脸的生成网络，并结合两个高级网络将文本提示转换为令人惊叹的图像。
- 示例：我们将学习通过将分割架构与稳定扩散生成模型相结合来编辑图片中人物的衣服
- 特别奖励最后部分：在学习有关神经网络的许多知识的同时，体验引导式可视化，以锻炼头脑中的生成模型
要求
- python基础知识。掌握最基本的知识就足够了，因为我们将逐行将所有小事情一起编码
- 访问互联网连接，因为我们将使用免费的在线 Google Colab 服务一起编码
- 我们将充满热情，深入每一个细节，让我们行动起来！ :)
描述
2023 年 9 月：更新：最近添加了两个新部分。在第 5 节中，您将学习通过对分割模型与稳定扩散生成模型的组合进行编程来编辑图片中人物的衣服。另一个新部分是最后的额外奖励。在本课程中，您将对不同的生成模型进行编程。在新的第 6 部分中，您将自己成为生成模型。您将通过与我一起进行引导式可视化之旅（前往神经元中心的旅程）来练习锻炼自己大脑的生成模型。你将了解生物和人工神经元，以及它们的学习和规划过程，同时在我头脑中类似 GPT 的生成模型的指导下练习你头脑中的生成模型。
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生成式人工智能是人工智能和深度学习的现在和未来，它将触及我们生活的方方面面。它是人工智能的一部分，更接近我们人类独特的创造、想象和发明能力。通过学习本课程，您将获得人工智能、深度学习、数据科学和先进技术最有前途的部分的先进知识和实践经验。
本课程将带您踏上一段迷人的旅程，您将逐步、一步一步地学习，我们将一系列从基础到高级的生成架构一起编码，直到我们达到多模式人工智能，其中文本和图像以令人难以置信的方式连接起来以产生惊人的结果。
在每个部分的开头，我都会深入解释关键概念，然后我们一起编码，你和我，一行一行地编写代码，理解一切，共同克服构建当今和未来最有前途的人工智能架构的挑战。完成课程后，您将深入了解编码过程的关键概念和细节。
活着是多么美好的时光啊！我们能够编写和理解架构，让我们回归人类本性，并能够创造和想象。我们将共同努力实现这一目标。我们开始做吧！
本课程适合谁：
- 对使用人工智能和深度学习生成、想象和创造新事物感兴趣的人
- 对生成对抗网络和其他先进的人工智能生成架构感兴趣的人
- 对人工智能如何结合不同模式（文本、图像）来创造新事物感兴趣的人（多模式人工智能）
- 有兴趣学习编码该领域现在和未来的高级人工智能架构类型的人
