Avis des lecteurs
Résumé:Le livre « Generative AI on AWS » est salué pour sa capacité à expliquer des concepts complexes de manière claire et structurée. Il fournit des exemples pratiques et une couverture complète adaptée aux lecteurs de différents niveaux d'expertise, des novices aux experts. Toutefois, certaines critiques font état de problèmes liés à la structure et à la qualité du livre, tels qu'une organisation désordonnée et une impression défectueuse.
Avantages:⬤ Explications claires de concepts complexes.
⬤ De bons exemples pratiques et des extraits de code.
⬤ Couverture complète, des sujets fondamentaux aux sujets avancés.
⬤ Une ressource précieuse pour les praticiens, les ingénieurs et les chefs d'entreprise.
⬤ Aide à comprendre les applications d'IA générative dans AWS.
⬤ Convient à tous les niveaux d'expérience en matière d'IA générative.
⬤ Certaines critiques font état d'une organisation désordonnée et d'un flux d'informations peu clair.
⬤ Les exemples de code sont décrits comme peu soignés et manquant de clarté.
⬤ Problèmes de qualité d'impression, avec des pages qui se détachent et ne sont pas correctement collées.
⬤ L'expérience initiale du lecteur peut être gâchée par des défauts physiques dans le livre.
(basé sur 17 avis de lecteurs)
Titre original :
Generative AI on Aws: Building Context-Aware Multimodal Reasoning Applications
Contenu du livre :
Aujourd'hui, les entreprises évoluent rapidement vers l'intégration de l'IA générative dans leurs produits et services. Mais l'impact et les promesses de cette technologie font l'objet d'un battage médiatique important (et d'incompréhensions). Dans ce livre, Chris Fregly, Antje Barth et Shelbee Eigenbrode d'AWS aident les directeurs techniques, les praticiens de l'apprentissage automatique, les analystes commerciaux, les ingénieurs de données et les scientifiques des données à trouver un moyen pratique d'utiliser cette nouvelle technologie passionnante.
Vous apprendrez le cycle de vie d'un projet d'IA générative, y compris la définition du cas d'utilisation, la sélection du modèle, l'ajustement du modèle, la génération augmentée par récupération (RAG), l'apprentissage par renforcement à partir du feedback humain (RLHF), la quantification du modèle, l'optimisation et le déploiement. Vous explorerez différents types de modèles, notamment les grands modèles de langage (LLM) et les modèles multimodaux tels que la diffusion stable pour la génération d'images et de vidéos. Vous serez également en mesure de prendre des décisions plus éclairées pour votre entreprise en ce qui concerne l'IA générative et apprendrez à construire rapidement des prototypes fonctionnels. Bien que l'accent soit mis sur AWS, ce livre est une excellente ressource pour apprendre les principes fondamentaux de l'IA générative et appliquer ces modèles à des applications du monde réel.
⬤ Appliquez l'IA générative aux cas d'utilisation de votre entreprise.
⬤ Déterminer les modèles d'IA générative à utiliser en fonction de la tâche.
⬤ Exécuter l'ingénierie d'invite et l'apprentissage en contexte.
⬤ Affiner les modèles d'IA générative sur vos ensembles de données.
⬤ Aligner les modèles d'IA générative sur les valeurs humaines grâce à l'apprentissage par renforcement à partir du retour d'information humain.
⬤ Utiliser des techniques telles que la génération augmentée par récupération pour augmenter votre modèle.
⬤ Explorer des bibliothèques telles que LangChain et React pour développer des agents et des actions.
⬤ Apprenez à connaître les modèles multimodaux tels que la diffusion stable pour la génération d'images et de vidéos.
⬤ Vous mettrez la main à la pâte avec Amazon Bedrock, le service géré d'IA générative d'AWS.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781098159221 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2023 |
| Nombre de pages : | 286 |
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