L'IA générative appliquée pour les débutants - Votre guide des réseaux neuronaux, du ChatGPT et des LLM

L'IA générative appliquée pour les débutants : Connaissances pratiques sur les modèles de diffusion, Chatgpt, et autres Llms (Akshay Kulkarni)

Avis des lecteurs

Résumé:

Le livre « Generative AI for Beginners » reçoit des critiques mitigées, certains louant ses explications claires et son accessibilité pour les nouveaux venus, tandis que d'autres le critiquent pour son manque de connaissances pratiques et de cohérence.

Avantages:

Offre des explications claires sur des concepts complexes, des exemples pratiques pour les débutants, particulièrement utiles pour ceux qui travaillent dans les industries créatives, et fournit un aperçu approfondi des technologies d'IA générative.

Inconvénients:

Manque d'applications pratiques, utilise souvent une terminologie avancée sans explication, est mal écrit et édité, contient du contenu non pertinent ou copié, et n'améliore pas efficacement la compréhension du sujet.

(basé sur 3 avis de lecteurs)

Titre original :

Applied Generative AI for Beginners: Practical Knowledge on Diffusion Models, Chatgpt, and Other Llms

Contenu du livre :

Ce livre propose une plongée en profondeur dans le monde de l'IA générative, couvrant tous les aspects, des bases des réseaux neuronaux aux complexités des grands modèles de langage tels que ChatGPT et Google Bard. Il constitue une ressource unique pour tous ceux qui souhaitent comprendre et appliquer cette technologie transformatrice et s'adresse en particulier à ceux qui commencent à s'intéresser à l'IA générative.

Applied Generative AI for Beginners est structuré autour de chapitres détaillés qui vous guideront des connaissances fondamentales à la mise en œuvre pratique. Il commence par une introduction à l'IA générative et à son paysage actuel, suivie d'une exploration de la façon dont l'évolution des réseaux neuronaux a conduit au développement de grands modèles de langage. Le livre se penche ensuite sur des architectures spécifiques telles que ChatGPT et Google Bard, offrant des démonstrations pratiques pour la mise en œuvre à l'aide d'outils tels que Sklearn. Vous aurez également un aperçu des aspects stratégiques de la mise en œuvre de l'IA générative dans un contexte d'entreprise, les auteurs abordant des sujets cruciaux tels que les LLMOps, la sélection de la pile technologique et l'apprentissage en contexte. La dernière partie du livre explore l'IA générative pour les images et fournit des cas d'utilisation spécifiques à l'industrie, ce qui en fait un guide complet pour l'application pratique dans divers domaines.

Que vous soyez un scientifique des données cherchant à mettre en œuvre des modèles avancés, un chef d'entreprise visant à tirer parti de l'IA pour la croissance de l'entreprise, ou un universitaire intéressé par les avancées de pointe, ce livre offre un guide concis mais complet pour maîtriser l'IA générative, en équilibrant les connaissances théoriques avec des idées pratiques.

Ce que vous apprendrez

⬤ Acquérir une solide compréhension de l'IA générative, en commençant par les bases des réseaux neuronaux et en progressant vers des architectures complexes telles que ChatGPT et Google Bard.

⬤ Mettre en œuvre de grands modèles de langage à l'aide de Sklearn, avec des exemples de code et les meilleures pratiques pour une application dans le monde réel.

⬤ Apprendre comment intégrer les LLM dans les entreprises, y compris les aspects tels que les LLMOps et la sélection de la pile technologique.

⬤ Comprendre comment l'IA générative peut être appliquée dans divers secteurs, de la santé au marketing en passant par la conformité juridique, grâce à des cas d'utilisation détaillés et à des informations exploitables.

A qui s'adresse ce livre ?

Les scientifiques des données, les praticiens de l'IA, les chercheurs et les ingénieurs logiciels intéressés par l'IA générative et les LLM.