Building AI Systems with Python: Practical Machine Learning and Agentic Workflows with Python and PyTorch
Эта книга представляет собой практическое руководство по созданию реальных AI-систем с использованием Python и PyTorch. Автор, Мартин Хандер, фокусируется на том, как превратить идеи в работающие системы, которые честно оценивают свои знания, осторожны в неизвестных ситуациях и полезны в реальном мире.
Первая часть книги закладывает фундамент: рассматриваются ключевые библиотеки Python (NumPy, Pandas, Scikit-Learn) и их роль в построении надежных моделей машинного обучения. Особое внимание уделяется не только теоретическим основам, но и практическим аспектам, которые позволяют создавать системы, готовые к продакшену.
Вторая часть посвящена агентным рабочим процессам (agentic workflows) — современному подходу к построению AI-систем, способных самостоятельно принимать решения и взаимодействовать с окружающей средой. Читатель узнает, как проектировать такие системы, используя PyTorch для реализации нейросетевых компонентов.
Книга адресована разработчикам и инженерам, которые хотят выйти за рамки простых экспериментов и научиться создавать полноценные AI-продукты. Она сочетает в себе теорию, практические примеры и лучшие практики индустрии, что делает ее ценным ресурсом для всех, кто стремится к профессиональному росту в области искусственного интеллекта.
