En "Generative Deep Learning, Second Edition", David Foster explora cómo los modelos avanzados de aprendizaje profundo crean arte, música y texto. Esta edición actualizada ofrece orientación práctica sobre conceptos fundamentales y técnicas de vanguardia, incluidas las redes generativas antagónicas (GAN), los autocodificadores variacionales (VAE), los transformadores y los modelos de difusión. Los lectores aprenderán implementaciones prácticas para la síntesis de imágenes realistas, la composición musical y la generación de texto coherente utilizando TensorFlow y PyTorch, complementadas con un prólogo teórico del neurocientífico Karl Friston.

¿Por qué deberías leerlo?

• Comprender y aplicar técnicas de IA generativa de vanguardia como GAN, VAE, transformadores y modelos de difusión.
• Desarrollar habilidades prácticas en la creación de imágenes realistas, composición musical y generación de texto con aprendizaje profundo.
• Utilizar TensorFlow y PyTorch a través de ejemplos e implementaciones del mundo real.
• Obtener conocimientos teóricos sobre la codificación predictiva y el modelado generativo de Karl Friston.