Generative AI, from GANs to CLIP, with Python and Pytorch

生成式AI是AI的现在和未来以及深度学习，它将触及我们生活的方方面面。这是AI的一部分，更接近于我们独特的人类创造、想象和发明的能力。通过学习这门课程，您将获得先进的知识和实践经验在AI的最有前途的部分，深度学习，数据科学和先进技术。

这门课程带领您进行一段迷人的旅程，在这段旅程中，您逐渐学习，一步一步，我们一起编码一系列生成式架构，从基础到高级，直至我们达到多模式AI，在这里，文本和图像以令人难以置信的方式相连接，产生惊人的结果。

在每个部分的开头，我会深入解释关键概念，然后我们一起编码，您和我，逐行，理解一切，一起征服今天和明天最有前途的AI架构搭建的挑战。完成课程后，您将深刻理解关键概念和编码过程的细节。

现在是学习的好时机！我们能编码和理解架构，把我们带回家，回到我们自己人类的本性，能够创造和想象。让我们一起实现它。让我们来做吧！

时长：11小时28分钟|视频：.MP4，1920×1080，30帧每秒|音频：AAC，48千赫，2声道|大小：8.89 GB

类型：电子学习|语言：英语

学习如何使用最具创造性和令人兴奋的AI架构、生成式AI网络进行编码，从基础到高级

你将学到
如何使用Python和PyTorch从头开始编写生成式AI架构的代码
生成式架构的工作原理，从GANs到多模式AI，深入理解每一个细节
除了编码外，每个部分都以对这些架构相关关键概念的深入审查开始
示例：我们将编写一个生成式网络，可以生成人脸，还将结合两个先进的网络，将文本提示转换成令人惊叹的图像
示例：我们将学习如何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服装
特别奖励部分：深入了解神经网络的潜空间，深入了解支持生成式AI的网络是如何学习它们的映射的
特别奖励部分：体验引导可视化，锻炼你脑海中的生成模型，同时学习关于神经网络的许多知识

要求
基本的Python知识。只需掌握基础知识就足够了，因为我们将一起编写每一个小细节，逐行进行
有可以上网的连接，因为我们将使用免费的在线Google Colab服务一起编码
充沛的热情，因为我们将深入了解每一个小细节，让我们一起来做吧！🙂

2024年4月更新
最近新增了两个新部分。
新部分5
通过编程将分割模型与稳定扩散生成模型相结合，学习如何编辑图片中人物的服装
新奖励部分6
：进入神经网络的潜在空间-深入探讨支持生成式AI的神经网络潜在空间，以深入理解它们如何学习它们的映射

这门课程适合谁
对使用AI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高级生成式AI架构感兴趣的人
对AI如何结合不同模态（文字、图像）来创造新事物（多模式AI）感兴趣的人
对学习编码今天和未来领域最有前途的高级AI架构感兴趣的人