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目录
第1章 AIGC概述
1.1 AIGC主要技术
1.2 生成模型与判别模型
1.3 生成模型的底层逻辑
1.4 表示学习
1.5 表示学习的逆过程
第2章 深度神经网络
2.1 用PyTorch构建深度神经网络
2.2用PyTorch从零开始实现神经网络
2.3用PyTorch-Lightning实现神经网络实例
2.4构建卷积神经网络
2.5 构建循环神经网络
2.6 迁移学习的基本原理
2.7 深度学习常用归一化方法
2.8 权重初始化
2.9 PyTorch常用的损失函数
2.10深度常用优化算法
第3章 变分自编码器
3.1自动编码器
3.2变分自动编码器
3.3构建变分自编码器
3.4实现变分自编码器
第4章 生成对抗网络
4.1 生成对抗网络简介
4.2 从零开始用GAN网络生成图像
4.3 GAN面临的问题
4.4 WGAN
4.5 WGAN-GP
第5章 StyleGAN模型
5.1 StyleGAN的前身ProGAN简介
5.2 StyleGAN架构
5.3 StyleGAN主要算法
5.4 用PyTorch从零开始实现StyleGAN
5.5 StyleGAN的最新进展
5.6 DragGAN简介
第6章 风格迁移
6.1 Deep Dream模型
6.2 风格迁移
6.3 使用PyTorch实现图像修复
6.4 风格迁移与StyleGAN模型
第7章 注意力机制
7.1注意力机制概述
7.2 带注意力机制的编码器-解码器架构
7.3自注意力
7.4如何训练含自注意力的模型？
7.5交叉注意力
第8章 Transformer模型
8.1 直观理解Transformer架构
8.2 用PyTorch从零开始实现Transformer
第9章 大语言模型
9.1大语言模型概述
9.2 可视化GPT原理
9.3 GPT-3简介
9.4可视化BERT原理
9.5 用PyTorch实现BERT
9.6 用GPT-2生成文本
第10章 ChatGPT模型
10.1 ChatGPT概述
10.2 人类反馈的强化学习
10.3 Codex
10.4 如何使LaTeX转换为自然语言？
10.5 使用PPO算法优化CartPole游戏
10.6使用RLHF算法提升GPT-2性能
10.7 ChatGPT如何提升思维链推断能力？
10.8 ChatGPT如何提升模型的数学逻辑推理能力？
第11章 扩散模型
11.1 扩散模型概述
11.2用PyTorch从零开始编写DDPM
第12章 多模态模型
12.1 CLIP简介
12.2 Stable Diffusion模型
12.3 从零开始实现Stable Diffusion
12.4 Stable Diffusion 升级版
12.5 DALL.E概述
附录：AIGC的数学基础
A矩阵基本运算
B 随机变量及其分布
C:信息论
D:推断
D.1极大似然估计
D.2 极大后验概率估计
D.3 EM算法
D.4变分推断
D.5马尔可夫链蒙特卡罗随机采样
E:强化学习
E.1 强化学习基本概念
E.2 强化学习基础算法
E.3策略梯度