The book covers topics such as data preparation, model selection, training, and evaluation, providing readers with a solid understanding of the entire process. The book also explores the practical applications of these models in computer vision, natural language processing, and other fields, making it an essential resource for anyone looking to apply generative AI in their work. With this book, readers will gain hands-on experience in implementing generative AI models and learn how to use them to solve real-world problems. The book begins by introducing the concept of generative AI and its importance in today's technology landscape. It then delves into the details of transformers and diffusion models, explaining their inner workings and how they can be used to generate new data that resembles existing data. The book also discusses the advantages and limitations of these models, helping readers understand when to use them and how to avoid common pitfalls. Next, the book dives into the nitty-gritty of implementing generative AI models using Python and popular libraries like TensorFlow and PyTorch. Readers will learn how to preprocess data, select appropriate models, train the models, and evaluate their performance. The book provides numerous examples and exercises to help readers reinforce their understanding of the concepts. As the book progresses, it covers more advanced topics such as combining multiple models, using transfer learning, and fine-tuning pre-trained models.

Книга охватывает такие темы, как подготовка данных, выбор модели, обучение и оценка, предоставляя читателям четкое понимание всего процесса. Книга также исследует практическое применение этих моделей в компьютерном зрении, обработке естественного языка и других областях, что делает его важным ресурсом для всех, кто хочет применить генеративный ИИ в своей работе. С помощью этой книги читатели получат практический опыт реализации генеративных моделей ИИ и научатся использовать их для решения реальных проблем. Книга начинается с введения понятия генеративного ИИ и его важности в современном технологическом ландшафте. Затем он углубляется в детали трансформаторов и диффузионных моделей, объясняя их внутреннюю работу и то, как их можно использовать для генерации новых данных, которые напоминают существующие данные. В книге также обсуждаются преимущества и ограничения этих моделей, помогая читателям понять, когда их использовать и как избежать общих подводных камней. Далее книга погружается в нити-гритти реализации генеративных моделей ИИ с помощью Python и популярных библиотек вроде TensorFlow и PyTorch. Читатели узнают, как предварительно обработать данные, выбрать подходящие модели, обучить модели и оценить их производительность. В книге приводятся многочисленные примеры и упражнения, которые помогут читателям укрепить свое понимание концепций. По мере развития книги она охватывает более продвинутые темы, такие как объединение нескольких моделей, использование обучения с переносом и тонкая настройка предварительно обученных моделей.

livre couvre des sujets tels que la préparation des données, le choix du modèle, la formation et l'évaluation, en donnant aux lecteurs une compréhension claire de l'ensemble du processus. livre explore également les applications pratiques de ces modèles dans la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et d'autres domaines, ce qui en fait une ressource importante pour tous ceux qui veulent appliquer l'IA générative dans leur travail. Grâce à ce livre, les lecteurs auront une expérience pratique de la mise en œuvre de modèles génériques d'IA et apprendront à les utiliser pour résoudre des problèmes réels. livre commence par l'introduction de la notion d'IA générative et de son importance dans le paysage technologique actuel. Ensuite, il explore les détails des transformateurs et des modèles de diffusion, expliquant leur fonctionnement interne et comment ils peuvent être utilisés pour générer de nouvelles données qui ressemblent aux données existantes. livre traite également des avantages et des limites de ces modèles, aidant les lecteurs à comprendre quand les utiliser et comment éviter les pièges communs. Ensuite, le livre est plongé dans le fil gritti de la mise en œuvre des modèles génériques de l'IA avec Python et des bibliothèques populaires comme TensorFlow et PyTorch. s lecteurs apprennent à prétraiter les données, à choisir les modèles appropriés, à former les modèles et à évaluer leurs performances. livre présente de nombreux exemples et exercices qui aideront les lecteurs à améliorer leur compréhension des concepts. Au fur et à mesure que le livre progresse, il aborde des sujets plus avancés tels que la combinaison de plusieurs modèles, l'utilisation de l'apprentissage par transfert et la mise en place fine de modèles pré-formés.

libro abarca temas como la preparación de datos, la elección del modelo, la capacitación y la evaluación, proporcionando a los lectores una comprensión clara de todo el proceso. libro también explora la aplicación práctica de estos modelos en la visión computarizada, el procesamiento del lenguaje natural y otros campos, lo que lo convierte en un recurso importante para cualquiera que quiera aplicar la IA generativa en su trabajo. Con este libro, los lectores obtendrán experiencia práctica en la implementación de modelos generativos de IA y aprenderán a usarlos para resolver problemas reales. libro comienza introduciendo el concepto de IA generativa y su importancia en el panorama tecnológico actual. A continuación, se profundiza en los detalles de los transformadores y modelos de difusión, explicando su funcionamiento interno y cómo se pueden utilizar para generar nuevos datos que se asemejen a los existentes. libro también analiza los beneficios y limitaciones de estos modelos, ayudando a los lectores a entender cuándo usarlos y cómo evitar los escollos comunes. A continuación, el libro se sumerge en las implementaciones de hilos gritty de modelos generativos de IA con Python y bibliotecas populares como TensorFlow y PyTorch. lectores aprenderán a pre-procesar datos, seleccionar modelos adecuados, entrenar modelos y evaluar su rendimiento. libro ofrece numerosos ejemplos y ejercicios que ayudarán a los lectores a fortalecer su comprensión de los conceptos. A medida que el libro avanza, abarca temas más avanzados, como la combinación de varios modelos, el uso del aprendizaje con transferencia y la configuración fina de modelos pre-entrenados.

Il libro comprende argomenti quali la preparazione dei dati, la scelta dei modelli, la formazione e la valutazione, fornendo ai lettori una chiara comprensione del processo. Il libro esplora anche l'applicazione pratica di questi modelli nella visione informatica, nell'elaborazione del linguaggio naturale e in altre aree, rendendolo una risorsa importante per tutti coloro che vogliono applicare l'IA generativa nel loro lavoro. Con questo libro, i lettori avranno esperienza pratica nell'implementazione di modelli generali di IA e impareranno a utilizzarli per risolvere i problemi reali. Il libro inizia introducendo il concetto di intelligenza artificiale genetica e la sua importanza nel panorama tecnologico moderno. Viene quindi approfondito nei dettagli dei trasformatori e dei modelli di diffusione, spiegando il loro funzionamento interno e come possono essere utilizzati per generare nuovi dati simili a quelli esistenti. Il libro parla anche dei vantaggi e dei limiti di questi modelli, aiutando i lettori a capire quando usarli e come evitare le pietre sottomarine comuni. Il libro è poi immerso nei fili-gritti di realizzazione di modelli generali di IA con Python e biblioteche popolari come il TensorFlow e il PyTorch. I lettori sapranno come predisporre i dati, scegliere i modelli adatti, formare i modelli e valutarne le prestazioni. Il libro fornisce numerosi esempi e esercizi che aiuteranno i lettori a migliorare la loro comprensione dei concetti. Man mano che il libro si sviluppa, si tratta di argomenti più avanzati, come l'unione di più modelli, l'utilizzo di training e la configurazione sottile di modelli pre-addestrati.

Das Buch behandelt Themen wie Datenaufbereitung, Modellauswahl, Schulung und Bewertung und vermittelt den sern ein klares Verständnis des gesamten Prozesses. Das Buch untersucht auch die praktische Anwendung dieser Modelle in Computer Vision, natürlicher Sprachverarbeitung und anderen Bereichen und macht es zu einer wichtigen Ressource für alle, die generative KI in ihrer Arbeit anwenden möchten. Mit diesem Buch werden die ser praktische Erfahrungen mit der Implementierung generativer KI-Modelle sammeln und lernen, diese zur Lösung realer Probleme einzusetzen. Das Buch beginnt mit einer Einführung in das Konzept der generativen KI und ihrer Bedeutung in der heutigen technologischen Landschaft. Anschließend geht er tiefer in die Details von Transformatoren und Diffusionsmodellen ein und erklärt deren Innenleben und wie daraus neue Daten generiert werden können, die den vorhandenen Daten ähneln. Das Buch diskutiert auch die Vorteile und Grenzen dieser Modelle und hilft den sern zu verstehen, wann sie zu verwenden sind und wie sie gemeinsame Fallstricke vermeiden können. Als nächstes taucht das Buch in die strangförmigen Implementierungen generativer KI-Modelle mit Python und populären Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch ein. Die ser lernen, wie man Daten vorverarbeitet, geeignete Modelle auswählt, Modelle trainiert und deren istung bewertet. Das Buch enthält zahlreiche Beispiele und Übungen, die den sern helfen, ihr Verständnis von Konzepten zu stärken. Während sich das Buch entwickelt, deckt es fortgeschrittenere Themen ab, wie die Kombination mehrerer Modelle, die Verwendung von Transfertraining und die Feinabstimmung von vortrainierten Modellen.

Książka obejmuje tematy takie jak przygotowanie danych, dobór modeli, szkolenie i ocena, zapewniając czytelnikom jasne zrozumienie całego procesu. Książka bada również praktyczne zastosowania tych modeli w wizji komputerowej, przetwarzaniu języka naturalnego i innych dziedzinach, czyniąc je ważnym zasobem dla każdego, kto chce stosować generatywną AI w swojej pracy. Dzięki tej książce czytelnicy zdobędą praktyczne doświadczenie we wdrażaniu generatywnych modeli sztucznej inteligencji i nauczą się ich używać do rozwiązywania rzeczywistych problemów. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia koncepcji generatywnej sztucznej inteligencji i jej znaczenia we współczesnym krajobrazie technologicznym. Następnie zagłębia się w szczegóły transformatorów i modeli dyfuzji, wyjaśniając ich wewnętrzne działania i jak można je wykorzystać do generowania nowych danych, które przypominają istniejące dane. Książka omawia również korzyści i ograniczenia tych modeli, pomagając czytelnikom zrozumieć, kiedy z nich korzystać i jak uniknąć wspólnych pułapek. Następnie książka pogrąża się we wdrażaniu generatywnych modeli AI za pomocą Pythona i popularnych bibliotek, takich jak TensorFlow i PyTorch. Czytelnicy poznają sposób wstępnego przetwarzania danych, wybierają odpowiednie modele, szkolą modele i oceniają ich wydajność. Książka zawiera liczne przykłady i ćwiczenia, które pomagają czytelnikom lepiej zrozumieć pojęcia. W miarę rozwoju książki, obejmuje ona bardziej zaawansowane tematy, takie jak łączenie wielu modeli, z wykorzystaniem przenośnego uczenia się i precyzyjnych modeli.

''

Kitap, veri hazırlama, model seçimi, eğitim ve değerlendirme gibi konuları kapsar ve okuyuculara tüm süreci net bir şekilde anlamalarını sağlar. Kitap aynı zamanda bu modellerin bilgisayar görüşü, doğal dil işleme ve diğer alanlardaki pratik uygulamalarını araştırıyor ve çalışmalarında üretken AI uygulamak isteyen herkes için önemli bir kaynak haline getiriyor. Bu kitabın yardımıyla, okuyucular üretken AI modellerinin uygulanmasında pratik deneyim kazanacak ve gerçek problemleri çözmek için bunları nasıl kullanacaklarını öğreneceklerdir. Kitap, üretken YZ kavramının ve modern teknolojik manzaradaki öneminin tanıtılmasıyla başlıyor. Daha sonra transformatörlerin ve difüzyon modellerinin ayrıntılarına giriyor, iç işleyişlerini ve mevcut verilere benzeyen yeni veriler üretmek için nasıl kullanılabileceğini açıklıyor. Kitap ayrıca bu modellerin yararlarını ve sınırlamalarını tartışıyor, okuyucuların ne zaman kullanılacağını ve ortak tuzaklardan nasıl kaçınılacağını anlamalarına yardımcı oluyor. Daha sonra, kitap, Python'u ve TensorFlow ve PyTorch gibi popüler kütüphaneleri kullanarak üretken AI modellerinin iplik-cesur uygulamasına girer. Okuyucular, verileri önceden işlemeyi, uygun modelleri seçmeyi, modelleri eğitmeyi ve performanslarını değerlendirmeyi öğreneceklerdir. Kitap, okuyucuların kavram anlayışlarını güçlendirmelerine yardımcı olacak çok sayıda örnek ve alıştırma sunmaktadır. Kitap ilerledikçe, çoklu modelleri birleştirmek, taşınabilir öğrenmeyi kullanmak ve önceden eğitilmiş modelleri ince ayar yapmak gibi daha gelişmiş konuları kapsar.

يغطي الكتاب مواضيع مثل إعداد البيانات واختيار النماذج والتدريب والتقييم، وتزويد القراء بفهم واضح للعملية برمتها. يستكشف الكتاب أيضًا التطبيقات العملية لهذه النماذج في رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية ومجالات أخرى، مما يجعلها مصدرًا مهمًا لأي شخص يريد تطبيق الذكاء الاصطناعي المولد في عمله. بمساعدة هذا الكتاب، سيكتسب القراء خبرة عملية في تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي المولدة ويتعلمون كيفية استخدامها لحل المشكلات الحقيقية. يبدأ الكتاب بإدخال مفهوم الذكاء الاصطناعي التوليدي وأهميته في المشهد التكنولوجي الحديث. ثم يتعمق في تفاصيل المحولات ونماذج الانتشار، موضحًا أساليب عملها الداخلية وكيف يمكن استخدامها لتوليد بيانات جديدة تشبه البيانات الموجودة. يناقش الكتاب أيضًا فوائد وقيود هذه النماذج، مما يساعد القراء على فهم وقت استخدامها وكيفية تجنب المزالق الشائعة. بعد ذلك، ينغمس الكتاب في التنفيذ الشجاع لنماذج الذكاء الاصطناعي المولدة باستخدام Python والمكتبات الشعبية مثل TensorFlow و PyTorch. سيتعلم القراء كيفية معالجة البيانات مسبقًا واختيار النماذج المناسبة وتدريب النماذج وتقييم أدائها. يقدم الكتاب العديد من الأمثلة والتمارين لمساعدة القراء على تعزيز فهمهم للمفاهيم. مع تقدم الكتاب، فإنه يغطي موضوعات أكثر تقدمًا مثل الجمع بين نماذج متعددة، واستخدام التعلم القابل للنقل، وضبط النماذج المدربة مسبقًا.

該書涵蓋了數據準備，模型選擇，學習和評估等主題，使讀者清楚地了解整個過程。該書還探討了這些模型在計算機視覺，自然語言處理和其他領域的實際應用，使其成為任何希望在工作中應用生成AI的人的重要資源。通過本書，讀者將獲得實施AI生成模型的實際經驗，並學習如何使用它們來解決實際問題。本書首先介紹了生成性AI的概念及其在現代技術景觀中的重要性。然後，他深入研究了變壓器和擴散模型的細節，解釋了它們的內部操作以及如何使用它們來生成類似於現有數據的新數據。該書還討論了這些模型的優點和局限性，幫助讀者了解何時使用它們以及如何避免共同的陷阱。該書進一步深入研究了使用Python以及諸如TensorFlow和PyTorch之類的流行庫來實現AI生成模型的線程。讀者將學習如何預處理數據，選擇合適的模型，培訓模型並評估其性能。該書提供了許多示例和練習，以幫助讀者增強對概念的理解。隨著本書的發展，它涵蓋了更高級的主題，例如將多個模型結合在一起，使用攜帶式學習以及微調預先訓練的模型。