Генеративный ИИ на практике: трансформеры и диффузионные модели

Омар Сансевьеро, Педро Куэнка, Аполинарио Пассос, Джонатан Уитакер

Эта книга представляет собой исчерпывающее практическое руководство по современному генеративному искусственному интеллекту. Она последовательно проводит читателя от основ представления информации до передовых методов создания изображений, текста и аудио с помощью открытых моделей.

Подробно разбираются ключевые архитектуры: трансформеры и автоэнкодеры, CLIP, диффузионные модели и Stable Diffusion. Существенная часть книги посвящена трансферному обучению, включая тонкую настройку языковых моделей и моделей для генерации изображений.

Книга имеет ярко выраженную практическую направленность, содержит пошаговые инструкции, проекты для самостоятельной работы, упражнения и задачи для закрепления материала. Она охватывает креативные приложения, генерацию аудио и рассматривает стремительно развивающиеся направления в этой области.

Похожие книги

Генеративное глубокое обучение 2

Промт-инжиниринг для GenAI. Паттерны надежных запросов для качественных результатов

Джеймс Феникс, Майк Тейлор

Осваиваем архитектуру Transformer. Разработка современных моделей с помощью передовых методов обработки естественного языка

Саваш Йылдырым, Мейсам Асгари-Ченаглу

Программирование с помощью искусственного интеллекта: Улучшенное планирование, кодирование, тестирование и развертывание

Том Таулли

AI-инженерия. Построение приложений с использованием базовых моделей

Чип Хьюен

Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

Фостер Дэвид

Анализ данных с помощью GenAI и Python

Артур Гуджа, Марлена Сивяк, Мариан Сивяк

GPT-3: Руководство по использованию API OpenAI

Сандра Кублик, Шубхам Сабу

RAG и генеративный ИИ. Создаем собственные RAG-пайплайны с помощью LlamaIndex, Deep Lake и Pinecon

Дэнис Ротман

System Design. Подготовка к сложному интервью по GenAI

Аминиан Али, Шенг Хао