Generatív mesterséges intelligencia az Aws-on: Kontextustudatos multimodális következtető alkalmazások létrehozása

Olvasói vélemények

A „Generative AI on AWS” című könyvet azért dicsérik, mert képes az összetett fogalmakat világosan és strukturáltan elmagyarázni. Gyakorlati példákat és átfogó lefedettséget nyújt, amely alkalmas a különböző szintű szakértelemmel rendelkező olvasók számára, a kezdőktől a szakértőkig. Néhány értékelés azonban a könyv szerkezetével és minőségével kapcsolatos problémákat említ, például a rendezetlen szervezést és a hibás nyomtatást.

⬤ Az összetett fogalmak világos magyarázatai.
⬤ Jó gyakorlati példák és kódrészletek.
⬤ Átfogó lefedettség az alapozó témáktól a haladó témákig.
⬤ Értékes forrás szakemberek, mérnökök és üzleti vezetők számára.
⬤ Segít megérteni a generatív AI-alkalmazásokat az AWS-ben.
⬤ Alkalmas a generatív mesterséges intelligenciával kapcsolatos tapasztalatok minden szintjén.

⬤ Egyes vélemények a rendezetlen szervezést és a nem egyértelmű információáramlást említik.
⬤ A kódpéldákat hanyagnak és áttekinthetetlennek írják le.
⬤ Nyomtatási minőségi problémák, az oldalak szétesnek és nem megfelelően ragasztottak.
⬤ A könyv fizikai hibái ronthatják a kezdeti olvasói élményt.

(17 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Generative AI on Aws: Building Context-Aware Multimodal Reasoning Applications

Könyv tartalma:

A vállalatok manapság gyorsan haladnak a generatív mesterséges intelligencia termékeikbe és szolgáltatásaikba történő integrálása felé. A technológia hatásával és ígéretével kapcsolatban azonban sok a felhajtás (és a félreértés). Ebben a könyvben Chris Fregly, Antje Barth és Shelbee Eigenbrode az AWS-től segít a technológiai igazgatóknak, a gépi tanulással foglalkozó szakembereknek, az üzleti elemzőknek, az adatmérnököknek és az adattudósoknak abban, hogy megtalálják ennek az izgalmas új technológiának a gyakorlati alkalmazását.

Megtanulhatja a generatív AI-projekt életciklusát, beleértve a felhasználási esetek meghatározását, a modell kiválasztását, a modell finomhangolását, a visszakereséssel kiegészített generálást (RAG), az emberi visszajelzésekből történő megerősített tanulást (RLHF), a modell kvantálását, az optimalizálást és a telepítést. Különböző típusú modelleket fog felfedezni, beleértve a nagy nyelvi modelleket (LLM) és a multimodális modelleket, mint például a stabil diffúzió a képek és videók generálásához. Képes lesz arra is, hogy megalapozottabb döntéseket hozzon vállalata számára a generatív mesterséges intelligenciával kapcsolatban, és megtanulja, hogyan lehet gyorsan működő prototípusokat készíteni. Bár a hangsúly az AWS-en van, ez a könyv nagyszerű forrás a generatív AI alapjainak elsajátításához és e modellek valós alkalmazásokban való alkalmazásához.

⬤  Alkalmazza a generatív AI-t üzleti felhasználási eseteire.

⬤ A feladat alapján határozza meg, hogy milyen generatív AI-modelleket használjon.

⬤ Elvégzi a prompt engineeringet és a kontextuson belüli tanulást.

⬤ A generatív AI modellek finomhangolása az adathalmazokon.

⬤ A generatív AI modellek összehangolása az emberi értékekkel az emberi visszajelzésekből történő megerősítő tanulással.

⬤ Modelljének bővítéséhez olyan technikák használata, mint a visszakereséssel kiegészített generálás.

⬤ Felfedezze az olyan könyvtárakat, mint a LangChain és a React, ágensek és akciók fejlesztéséhez.

⬤ Tanuljon olyan multimodális modellekről, mint a Stable Diffusion a kép- és videogeneráláshoz.

⬤ Kezdje meg az Amazon Bedrock, az AWS generatív mesterséges intelligencia menedzselt szolgáltatását.