"Нейромережа. Покрокове керівництво з генерації картинок і тексту" – це практичний посібник, що охоплює основи та передові техніки використання нейронних мереж для створення зображень і текстів. Ця книга є корисним ресурсом для початківців і досвідчених розробників, які хочуть глибше зрозуміти, як працюють сучасні генеративні моделі.

Основні теми книги включають:

1. Основи нейронних мереж – введення в нейронні мережі, включаючи перцептрони, багатошарові нейронні мережі (MLP), згорткові нейронні мережі (CNN) та рекурентні нейронні мережі (RNN). Опис архітектури та принципів їх роботи.
2. Генерація тексту – детальний розгляд моделей для генерації тексту, таких як LSTM, GRU та трансформери (зокрема, моделі GPT). Як ці моделі використовуються для створення зв'язного та логічного тексту.
3. Генерація зображень – аналіз моделей для генерації зображень, таких як автоенкодери (VAE) та генеративно-змагальні мережі (GAN). Як ці моделі навчаються створювати реалістичні зображення.
4. Практичні приклади – покрокові інструкції щодо створення та навчання нейронних мереж для генерації тексту та зображень з використанням популярних фреймворків, таких як TensorFlow і PyTorch.
5. Оптимізація та покращення моделей – методи оптимізації нейронних мереж, включаючи підбір гіперпараметрів, регуляризацію та використання технік навчання для покращення якості генерованого контенту.
6. Застосування в реальному світі – приклади застосування генеративних моделей у різних галузях, таких як творчість, маркетинг, розваги та освіта. Обговорення етичних питань та обмежень технології.

Автори книги надають численні практичні приклади та кодові фрагменти, що допомагають читачам швидко почати роботу з нейронними мережами. Книга також містить завдання та вправи для закріплення отриманих знань та розвитку навичок у створенні генеративних моделей.

"Нейромережа. Покрокове керівництво з генерації картинок і тексту" – це комплексний посібник, який надає читачам все необхідне для розуміння та застосування нейронних мереж у генерації контенту. Книга буде корисною для студентів, дослідників, розробників та всіх, хто цікавиться штучним інтелектом і машинним навчанням.