Джокер
Администратор
- Регистрация
- 1 Янв 2015
- Сообщения
- 156.105
- Реакции
- 79.563
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 СЛИВЫ КУРСОВ
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 СЛИВЫ КУРСОВ
Для возможности скачивать складчины и сливы курсов нужно зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Formula 1 World B1 Pack [Елена Гребенщикова]
- Тетрадь ОГЭ Английский язык [Елена Гребенщикова]
- Планнер репетитора [Елена Гребенщикова]
- City maps [Елена Гребенщикова]
- OGE Word Formation - тренажёр по словообразованию для подготовки к ОГЭ
- [Шитье] Конструктор одежды [Тариф Мастер] [sewschool] [Маргарита Бентелева]
- Запись разбора сериала Being Erica [Мила Хабирова]
- ЕГЭ Russia in Brief 2027 Устная часть и Письменная речь [Мадина Гаджиева, Елена Меджибовская, Николас Кумбс]
- ОГЭ Russia in Brief 2027 Устная часть и Письменная речь [Мадина Гаджиева, Елена Меджибовская, Николас Кумбс]
- Мрак Сгустился [Валерий Соловей]