- Регистрация
- 8 Сен 2016
- Сообщения
- 564.771
- Реакции
- 269.199
Складчина: Генеративный ИИ с обучением больших языковых моделей (LLM) для джунов [Шамим Бхуян, Тимур Исаченко]
Хотите создавать собственные ИИ-приложения, но вас пугает сложность технологий? Эта книга — практический гид для разработчиков, аналитиков данных и энтузиастов, которые только начинают свой путь в машинном обучении. Вы с нуля освоите ключевые концепции: от основ ML и глубокого обучения до архитектуры трансформеров, лежащей в основе современных LLM.
Что внутри:
• дорожная карта для поэтапного создания ИИ-приложений;
• промпт-инжиниринг и работа с локальными LLM;
• тонкая настройка моделей и обогащение их данными;
• создание автономных AI-агентов для реальных задач;
• практические кейсы: от интеллектуальной обработки SQL до автоматизации работы с изображениями.
Особых знаний не требуется — достаточно базового понимания Python. Книга сочетает необходимую теорию с пошаговыми примерами, чтобы вы не просто поняли, а сразу смогли применить полученные знания на практике.
Станьте специалистом по генеративному ИИ уже сегодня!
Аннотация
Это практическое руководство по созданию приложений на основе генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM). Особое внимание уделяется прикладным аспектам: промпт-инжинирингу, работе с локальными LLM, тонкой настройке моделей на частных данных и созданию автономных AI-агентов. Приводятся примеры реальных решений, таких как интеллектуальная обработка SQL-запросов и автоматизация работы с изображениями.
Подходит для разработчиков и аналитиков данных с базовыми знаниями Python, желающих освоить генеративный ИИ.
Формат: PDF скан
СКАЧАТЬ
Хотите создавать собственные ИИ-приложения, но вас пугает сложность технологий? Эта книга — практический гид для разработчиков, аналитиков данных и энтузиастов, которые только начинают свой путь в машинном обучении. Вы с нуля освоите ключевые концепции: от основ ML и глубокого обучения до архитектуры трансформеров, лежащей в основе современных LLM.
Что внутри:
• дорожная карта для поэтапного создания ИИ-приложений;
• промпт-инжиниринг и работа с локальными LLM;
• тонкая настройка моделей и обогащение их данными;
• создание автономных AI-агентов для реальных задач;
• практические кейсы: от интеллектуальной обработки SQL до автоматизации работы с изображениями.
Особых знаний не требуется — достаточно базового понимания Python. Книга сочетает необходимую теорию с пошаговыми примерами, чтобы вы не просто поняли, а сразу смогли применить полученные знания на практике.
Станьте специалистом по генеративному ИИ уже сегодня!
Аннотация
Это практическое руководство по созданию приложений на основе генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM). Особое внимание уделяется прикладным аспектам: промпт-инжинирингу, работе с локальными LLM, тонкой настройке моделей на частных данных и созданию автономных AI-агентов. Приводятся примеры реальных решений, таких как интеллектуальная обработка SQL-запросов и автоматизация работы с изображениями.
Подходит для разработчиков и аналитиков данных с базовыми знаниями Python, желающих освоить генеративный ИИ.
Формат: PDF скан
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Как продавать съемки: искусство переговоров [Игорь Цаплин]
- Контент-Заводы Будущего [Тариф Максимум] [Академия Интернет-маркетинга] [Евгений Андрианов]
- Нейроконцентрат : Большое AI-Обновление [Тариф VIP] [Дмитрий Ледовских]
- [Лепка] Миниатюрная Веранда [Yum-yum miniatures] [Анна Тысяцкая]
- Деньги. Обеспеченная жизнь [PSY-инженерия] [Марта Николаева-Гарина]
- Закрытая группа Центра практика (октябрь 2026) [practicebox] [Анна Селиверстова, Ольга Миллер, Калинина Кристина]
- Ланчбоксы: идеи блюд на 30 дней [Klaudia Tobiasz] + Ланчбоксы: 60 новых рецептов для ланчбокса [Joanna Anger, Anna Piszczek]
- Практик трансформационных гипнотических путешествий, часть 01 из 10 (2026) [Игорь Ледоховский]