000			02317aam a2200301 4500
003			SPU
005			20251108100310.0
008			251017s2024 th ||||| |||| 00| 0 tha d
020			_a9786168282380 _c775
040			_aSPU
049			_aSPU_CHN
050			_aQ 335 _bฟ177จ 2567
100			_9242869 _aFoster, David
245			_aGenerative Deep Learning / _cDavid Foster, เขียน ; วิโรจน์ อัศวรังสี, แปล
246			_aสอน AI วาด เขียน แต่งเพลง และเล่นเกม
260			_aกรุงเทพฯ : _bคอร์ฟังก์ชัน, _c2567
300			_a479 หน้า : _bภาพประกอบ ; _c24 ซม.
505			_aส่วนที่ 1 ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ Generative Deep Learning: เจนเนอเรทีพโมเดล หน้า 27-50 -- ดีฟเลิร์นนิ่ง หน้า 51-90
505			_aส่วนที่ 2 การทำงานของโมเดล: Variational Autoencoder หน้า 91-130 -- Generative Adversarial Networks (GAN) หน้า 131-168 -- Autoregressive Model หน้า 169-208 -- Normalizing Flow Model หน้า 209-234 -- Energy-Based Model หน้า 235-254 -- Diffusion Model หน้า 256-288
505			_aส่วนที่ 3 แอพพลิเคชัน และตัวอย่างการประยุกต์ใช้: Transformer หน้า 289-320 -- Advanced GAN หน้า 321-350 -- Music Generation หน้า 351-384 -- World Model หน้า 385-414 -- Multimodal Model หน้า 415-448 -- บทสรุป หน้า 449-477
650			_9231453 _aปัญญาประดิษฐ์ (AI)
650		0	_aเจนเนอเรทีฟโมเดล _9261548
700			_916838 _aวิโรจน์ อัศวรังสี _eผู้แปล
850			_aSPU
910			_aคณะเทคโนโลยีสารสนเทศ _bศูนย์หนังสือจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย สาขา ม.บูรพา _c021025 _pA094511
942			_cGEN _2lcc
998			_akaran 171025 _atanutcha 081125 _bkaran 171025
999			_c218421