Book Description: The world has entered a new era of technological development, where artificial intelligence (AI) has become the driving force behind many industries and sectors. The field of generative AI is one of the most exciting areas of research and application, and PyTorch is one of the leading frameworks for building and training these models. This book provides a comprehensive introduction to generative AI using PyTorch, covering the fundamental concepts, techniques, and applications of this technology. The book begins by exploring the history and evolution of AI, highlighting the key milestones and breakthroughs that have led to the current state of the field. It then delves into the basics of generative AI, explaining how these models work and their potential applications. The next section covers the practical aspects of building and training generative AI models using PyTorch, including data preparation, model architecture, and optimization techniques. Finally, the book discusses some of the challenges and limitations of generative AI, as well as its future prospects and potential impact on society. Throughout the book, readers will learn how to build and train their own generative AI models using PyTorch, with practical examples and exercises to reinforce their understanding. By the end of the book, they will have gained a deep understanding of the technology and be able to apply it in various fields such as computer vision, natural language processing, and audio processing.

Мир вступил в новую эру технологического развития, где искусственный интеллект (ИИ) стал движущей силой многих отраслей и секторов. Область генеративного ИИ - одна из самых увлекательных областей исследований и применения, а PyTorch - один из ведущих фреймворков для построения и обучения этих моделей. В этой книге представлено всестороннее введение в генеративный ИИ с использованием PyTorch, охватывающее фундаментальные концепции, методы и применения этой технологии. Книга начинается с изучения истории и эволюции ИИ, выделяя ключевые вехи и прорывы, которые привели к нынешнему состоянию области. Затем он углубляется в основы генеративного ИИ, объясняя, как работают эти модели и их потенциальное применение. В следующем разделе рассматриваются практические аспекты построения и обучения генеративных моделей ИИ с использованием PyTorch, включая подготовку данных, архитектуру моделей и методы оптимизации. Наконец, в книге обсуждаются некоторые проблемы и ограничения генеративного ИИ, а также его дальнейшие перспективы и потенциальное влияние на общество. На протяжении всей книги читатели узнают, как построить и обучить свои собственные генеративные модели ИИ с помощью PyTorch, с практическими примерами и упражнениями для укрепления их понимания. К концу книги они получат глубокое понимание технологии и смогут применять ее в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и обработка звука.

''