本书旨在帮助没有任何人工智能技术基础的工程师们全面掌握AIGC的底层技术原理，以及大语言模型、扩散模型和多模态模型的原理与实践。本书的核心价值是，首先为想学习各种大模型的读者打下坚实的技术基础，然后再根据自己的研究方向展开深入的学习，达到事半功倍的效果。
通过阅读本书，您将学习如下内容：
（1）AIGC技术基础
深入了解神经网络的基础知识，包括卷积神经网络和循环神经网络的原理与应用。并通过学习神经网络的优化方法，您将掌握如何优化和提升神经网络的性能。
（2）图像生成模型
包括从自动编码器（AE）、变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）等图像生成模型。通过学习优化方法，如WGAN、WGAN－WP、StyleGAN等，您将掌握如何提高图像生成模型的质量和稳定性。同时，了解图像生成模型的应用，如迁移学习、风格迁移等，让您轻松实现个性化创作。此外，还将带您深入了解DDPM、DDIM等扩散模型的前沿技术，为您展现图像生成技术的最新成果，探索更加出色的生成效果和表达方式。
（3）语言生成模型
了解注意力机制、Transformer架构等基础知识，深入探索GAT系列、大语言模型（如ChatGPT），让您掌握自然语言处理的精髓。
（4）多模态模型
了解CLIP、Stable Diffusion、DALL.E等多模态模型，触碰视觉和文字的奇妙交织，领略多模态智能的广阔前景。