In „Generative Deep Learning, Second Edition“ untersucht David Foster, wie fortschrittliche Deep-Learning-Modelle Kunst, Musik und Text erschaffen. Diese aktualisierte Ausgabe bietet praktische Anleitungen zu grundlegenden Konzepten und Spitzentechniken, darunter Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), Transformer und Diffusionsmodelle. Die Leser lernen praktische Implementierungen für realistische Bildsynthese, Musikkomposition und kohärente Textgenerierung mit TensorFlow und PyTorch kennen, ergänzt durch ein theoretisches Vorwort des Neurowissenschaftlers Karl Friston.

Warum Sie das lesen sollten?

• Verstehen und anwenden Sie modernste generative KI-Techniken wie GANs, VAEs, Transformer und Diffusionsmodelle.
• Entwickeln Sie praktische Fähigkeiten zur Erstellung realistischer Bilder, Komposition von Musik und Generierung von Texten mit Deep Learning.
• Nutzen Sie TensorFlow und PyTorch anhand von realen Beispielen und Implementierungen.
• Gewinnen Sie theoretische Einblicke in Predictive Coding und generative Modellierung von Karl Friston.