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機器學習是人工智能領域的重要組成部分，其深度和廣度都在持續(xù)擴展。本書不僅對機器學習基礎知識進行了全面介紹，而且深入討論了各種經典和常用的機器學習方法。通過理論與實踐相結合的方式，幫助讀者理解機器學習的基本原理，掌握常用的方法，并能夠在實際問題中應用這些技術。本書共10章，可分為兩部分。第一部分主要介紹機器學習的背景知識

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本書指導讀者學習如何使用生成媒體技術與人工智能創(chuàng)建新穎的圖像或音樂。數(shù)據科學家和軟件工程師將了解最先進的生成模型是如何工作的，如何根據您的需求進行微調和調整，以及如何結合現(xiàn)有的構建塊來創(chuàng)建不同領域的新模型和創(chuàng)造性應用程序。本書以直觀的方式介紹了理論概念，并提供了大量的代碼示例和插圖，您可以在諸如Googlecollab

諸如ChatGPT和DALL-E這樣的大型語言模型(LLM)和擴散模型擁有前所未有的潛力。通過使用互聯(lián)網上的公共文本和圖像進行訓練，這些模型能夠為各種任務提供幫助。而且，隨著準入門檻的顯著降低，幾乎任何開發(fā)人員都可以利用AI模型來解決以前不適合自動化的問題。借助本書，你將在生成式人工智能方面打下堅實的基礎，學會如何在實

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