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随着科技的快速发展，人工智能已逐渐成为我们生活和工作的核心驱动力。在众多人工智能技术中，生成式人工智能（AIGC）独树一帜，它以强大的生成能力和对复杂任务的理解能力为特征，实现了人工智能的巨大突破。
AIGC的发展历程虽然短暂，但已取得了令人瞩目的成果。它在自然语言处理、图像生成、音乐创作等领域的应用已经十分广泛，而变分自编码、生成对抗网络、注意力机制、大语言模型、扩散模型和多模态模型等新兴技术的快速发展，使得AIGC的应用前景更加广阔。鉴于此，我编写了本书，为对AIGC感兴趣的读者提供学习参考。
本书全面介绍AIGC的原理和应用，旨在为读者提供实用的指导，帮助读者在实践中掌握其技术和方法，并启发读者在AIGC领域取得更多的新突破。
本书系统地介绍了AIGC的各方面内容，从基础知识到应用实践，从基本原理到案例分析，力求通过简洁明了的语言、清晰生动的例子，引导读者逐步掌握AIGC的精髓。
本书共13章，主要内容如下：
第1章为AIGC概述，简要介绍AIGC的主要技术、生成模型与判别模型、表示学习等。
第2章为深度神经网络，主要介绍如何用PyTorch构建深度神经网络，以及常见的神经网络架构（如卷积神经网络、循环神经网络等）、归一化方法、权重初始化方法及优化算法等。
第3章为变分自编码器，介绍变分自编码器的原理及训练技巧。
第4章为生成对抗网络，介绍生成对抗网络的概念、原理和训练过程，同时介绍生成对抗网络面临的问题及改进方向。
第5章为StyleGAN模型，介绍StyleGAN模型的架构，以及如何实现StyleGAN模型等。
第6章为风格迁移，介绍DeepDream模型，以及风格迁移的原理及应用。
第7章为注意力机制，阐述注意力机制的基本原理、常见的注意力机制算法和应用场景。
第8章为Transformer模型，介绍Transformer模型的架构，以及如何用PyTorch实现Transformer模型。
第9章为大语言模型，介绍几种常见大语言模型（如GPT、BERT等）的概念、基本原理和实现方法，以及它们在自然语言处理领域中的应用。
第10章为ChatGPT模型，介绍ChatGPT的核心技术，如指令微调、人类反馈强化学习、Codex等的基本原理及应用。
第11章为扩散模型，阐述扩散模型的基本原理以及如何使用PyTorch从零开始编写DDPM（去噪概率模型）。
第12章为多模态模型，介绍CLIP、Stable Diffusion、DALL·E等多模态模型的基本原理和实现方法，以及它们在图像和自然语言处理等领域中的应用。
第13章为AIGC的数学基础，介绍矩阵的基本运算、随机变量及其分布、信息论、推断、强化学习等。
书中代码和数据可以通过访问https://github.com/Wumg3000/feiguyunai下载。
由于我的水平有限，书中难免出现错误或不准确的地方，恳请读者批评指正。读者有任何问题，可以通过邮件（wumg3000@163.com）反馈，还可加QQ（799038260）进行在线交流。非常感谢你的支持和帮助。
在本书的写作过程中，得到很多同事、朋友、老师和同学的支持，在此表示诚挚的谢意！
感谢刘未昕、张粤磊、张魁等同事对整个环境的搭建和维护，感谢博世王冬的鼓励和支持！
最后，感谢我的爱人赵成娟，她在繁忙的教学工作之余为我审稿，提出了不少改进意见或建议。
吴茂贵