GenAI con Python e Pytorch. Creare applicazioni AI per testo, immagini, audio e codice - Couverture souple

Babcock, Joseph; Bali, Raghav

 
9788850339457: GenAI con Python e Pytorch. Creare applicazioni AI per testo, immagini, audio e codice
Couverture souple
ISBN 10 : 8850339453 ISBN 13 : 9788850339457
Editeur : Apogeo, 2026

Synopsis

I modelli di AI generativa stanno rivoluzionando la creazione di testo, immagini, codice e persino musica. Questo manuale guida alla scoperta del loro funzionamento e al loro sviluppo con Python, sfruttando PyTorch, una libreria open source fondamentale per il deep learning e lo sviluppo delle reti neurali.Attraverso casi di studio, esempi ed esercizi pratici, il libro accompagna il lettore nell’esplorazione delle principali architetture, come LSTM e Transformer, fino ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT, e include sezioni pratiche su fine-tuning, reinforcement learning con feedback umano (RLHF) e prompt engineering. Si approfondiscono poi l’uso di strumenti open source come LLaMA, Mixtral e Falcon, l’integrazione con LangChain e LangGraph e le strategie di ottimizzazione per l’addestramento e l’inferenza.Una lettura indispensabile per sviluppatori, data scientist, ricercatori e professionisti dell’AI che vogliono costruire, ottimizzare e mettere in produzione modelli generativi all’avanguardia.

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À propos de la quatrième de couverture

I modelli di AI generativa stanno rivoluzionando la creazione di testo, immagini, codice e persino musica. Questo manuale guida alla scoperta del loro funzionamento e al loro sviluppo con Python, sfruttando PyTorch, una libreria open source fondamentale per il deep learning e lo sviluppo delle reti neurali.Attraverso casi di studio, esempi ed esercizi pratici, il libro accompagna il lettore nell’esplorazione delle principali architetture, come LSTM e Transformer, fino ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT, e include sezioni pratiche su fine-tuning, reinforcement learning con feedback umano (RLHF) e prompt engineering. Si approfondiscono poi l’uso di strumenti open source come LLaMA, Mixtral e Falcon, l’integrazione con LangChain e LangGraph e le strategie di ottimizzazione per l’addestramento e l’inferenza.Una lettura indispensabile per sviluppatori, data scientist, ricercatori e professionisti dell’AI che vogliono costruire, ottimizzare e mettere in produzione modelli generativi all’avanguardia.

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Éditeur
Apogeo
Date d'édition
2026
Langue
italien
ISBN 10 
8850339453
ISBN 13 
9788850339457
Reliure
Broché
Nombre de pages
432
Coordonnées du fabricant
non disponible
Personne responsable
non disponible