Aplikovaná generatívna umelá inteligencia pre začiatočníkov: Praktické poznatky o difúznych modeloch, Chatgpt a ďalších lls

Hodnotenie:   (3,5 z 5)

Aplikovaná generatívna umelá inteligencia pre začiatočníkov: Praktické poznatky o difúznych modeloch, Chatgpt a ďalších lls (Akshay Kulkarni)

Recenzie čitateľov

Zhrnutie:

Kniha Generative AI for Beginners (Generatívna umelá inteligencia pre začiatočníkov) má zmiešané recenzie, pričom niektorí chvália jej jasné vysvetlenia a prístupnosť pre nováčikov, zatiaľ čo iní ju kritizujú za nedostatok praktických znalostí a ucelenosti.

Výhody:

Ponúka jasné vysvetlenia zložitých pojmov, praktické príklady pre začiatočníkov, užitočné najmä pre pracovníkov v kreatívnom priemysle, a poskytuje dôkladný pohľad na technológie generatívnej umelej inteligencie.

Nevýhody:

Chýbajú praktické aplikácie, často používa pokročilú terminológiu bez vysvetlenia, je zle napísaná a upravená, obsahuje nepodstatný alebo skopírovaný obsah a nezvyšuje efektívne porozumenie témy.

(na základe 3 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Applied Generative AI for Beginners: Practical Knowledge on Diffusion Models, Chatgpt, and Other Llms

Obsah knihy:

Táto kniha poskytuje hlboký ponor do sveta generatívnej umelej inteligencie a zahŕňa všetko od základov neurónových sietí až po zložitosti veľkých jazykových modelov, ako sú ChatGPT a Google Bard. Slúži ako komplexný zdroj informácií pre každého, kto má záujem pochopiť a používať túto transformačnú technológiu, a je určená najmä tým, ktorí s generatívnou umelou inteligenciou práve začínajú.

Aplikovaná generatívna umelá inteligencia pre začiatočníkov je štruktúrovaná do podrobných kapitol, ktoré vás prevedú od základných znalostí až po praktickú implementáciu. Začína úvodom do generatívnej umelej inteligencie a jej súčasného prostredia, po ktorom nasleduje skúmanie toho, ako vývoj neurónových sietí viedol k vývoju veľkých jazykových modelov. Kniha sa potom venuje konkrétnym architektúram, ako sú ChatGPT a Google Bard, a ponúka praktické ukážky implementácie pomocou nástrojov, ako je Sklearn. Získate tiež prehľad o strategických aspektoch implementácie generatívnej umelej inteligencie v podnikovom prostredí, pričom autori sa venujú kľúčovým témam, ako sú LLMOps, výber technologického zásobníka a učenie v kontexte. V poslednej časti knihy sa skúma generatívna AI pre obrázky a uvádzajú sa prípady použitia špecifické pre dané odvetvie, čo z nej robí komplexného sprievodcu pre praktické použitie v rôznych oblastiach.

Či už ste dátový vedec, ktorý chce implementovať pokročilé modely, vedúci pracovník podniku, ktorého cieľom je využiť AI na rast podniku, alebo akademický pracovník, ktorý sa zaujíma o špičkový pokrok, táto kniha ponúka stručného, ale dôkladného sprievodcu zvládnutím generatívnej AI, ktorý vyvažuje teoretické znalosti s praktickými poznatkami.

Čo sa naučíte

⬤ Získajte dôkladné znalosti o generatívnej umelej inteligencii, počnúc základmi neurónových sietí a končiac komplexnými architektúrami, ako sú ChatGPT a Google Bard.

⬤ Zavedenie veľkých jazykových modelov pomocou Sklearn, doplnené o príklady kódu a osvedčené postupy pre reálne použitie.

⬤ Zistite, ako integrovať LLM v podnikoch, vrátane aspektov, ako sú LLMOps a výber technologického zásobníka.

⬤ Pochopte, ako sa dá generatívna umelá inteligencia aplikovať v rôznych odvetviach, od zdravotníctva a marketingu až po dodržiavanie právnych predpisov, prostredníctvom podrobných prípadov použitia a využiteľných poznatkov.

Pre koho je táto kniha určená

Dátovým vedcom, odborníkom z praxe v oblasti umelej inteligencie, výskumníkom a softvérovým inžinierom, ktorí sa zaujímajú o generatívnu umelú inteligenciu a LLMO.

Ďalšie údaje o knihe:

ISBN:9781484299937
Autor:
Vydavateľ:
Jazyk:anglicky
Väzba:Mäkká väzba

Nákup:

Momentálne k dispozícii, na sklade.

Ďalšie knihy autora:

Recepty na spracovanie prirodzeného jazyka: Odhaľovanie textových údajov pomocou strojového učenia a...
Zamerajte sa na implementáciu komplexných...
Recepty na spracovanie prirodzeného jazyka: Odhaľovanie textových údajov pomocou strojového učenia a hlbokého učenia s využitím jazyka Python - Natural Language Processing Recipes: Unlocking Text Data with Machine Learning and Deep Learning Using Python
Projekty počítačového videnia s Pytorchom: Navrhujte a vyvíjajte modely produkčnej triedy - Computer...
Navrhujte a vyvíjajte komplexné projekty...
Projekty počítačového videnia s Pytorchom: Navrhujte a vyvíjajte modely produkčnej triedy - Computer Vision Projects with Pytorch: Design and Develop Production-Grade Models
Aplikované odporúčacie systémy s Pythonom: Odporúčacie systémy s hlbokým učením, Nlp a technikami...
Táto kniha vás naučí vytvárať odporúčacie systémy...
Aplikované odporúčacie systémy s Pythonom: Odporúčacie systémy s hlbokým učením, Nlp a technikami založenými na grafoch - Applied Recommender Systems with Python: Build Recommender Systems with Deep Learning, Nlp and Graph-Based Techniques
Úvod do preskriptívnej umelej inteligencie: Základný návod na riešenie rozhodovacej inteligencie...
Získajte praktické znalosti o preskriptívnej...
Úvod do preskriptívnej umelej inteligencie: Základný návod na riešenie rozhodovacej inteligencie pomocou jazyka Python (Introduction to Prescriptive AI: A Primer for Decision Intelligence Solutioning with Python) - Introduction to Prescriptive AI: A Primer for Decision Intelligence Solutioning with Python
Aplikovaná generatívna umelá inteligencia pre začiatočníkov: Praktické poznatky o difúznych...
Táto kniha poskytuje hlboký ponor do sveta generatívnej...
Aplikovaná generatívna umelá inteligencia pre začiatočníkov: Praktické poznatky o difúznych modeloch, Chatgpt a ďalších lls - Applied Generative AI for Beginners: Practical Knowledge on Diffusion Models, Chatgpt, and Other Llms

Diela autora vydali tieto vydavateľstvá:

© Book1 Group - všetky práva vyhradené.
Obsah tejto stránky nesmie byť kopírovaný ani použitý čiastočne alebo v celku bez písomného súhlasu vlastníka.
Posledná úprava: 2024.11.13 22:11 (GMT)