Ebook Generative AI Với Python & PyTorch - Điều Hướng AI Frontier Với LLM, Stable Diffusion Và Các Next-Gen AI Application [Ấn Bản Lần 2, Tháng 3/2025] [PDF, EPUB + CODE] [9418E]
Làm chủ các kỹ thuật GenAI để tạo hình ảnh và văn bản bằng cách sử dụng variational autoencoders (VAE), generative adversarial networks (GAN), LSTM và large language models (LLM).
1. Các tính năng chính:
- ✓ Triển khai các ứng dụng thực tế của LLM và generative AI.
- ✓ Fine-tune các model với PEFT và LoRA để tăng tốc quá trình training.
- ✓ Mở rộng LLM toolbox của bạn với các kỹ thuật Retrieval Augmented Generation (RAG), LangChain và LlamaIndex.
2. Mô tả sách:
Trở thành một chuyên gia về Generative AI thông qua các dự án thực hành, nhập vai tận dụng các mô hình mạnh mẽ nhất hiện nay cho Natural Language Processing (NLP) và computer vision. Generative AI với Python và PyTorch là hướng dẫn toàn diện của bạn để tạo các ứng dụng AI tiên tiến, được thực hiện dễ dàng bởi một tác giả là nhà khoa học dữ liệu dày dạn kinh nghiệm với nhiều bằng sáng chế về AI và một tiến sĩ và chuyên gia về machine learning. Thông qua các phương pháp tiếp cận đã được thử nghiệm trong doanh nghiệp, cuốn sách này đơn giản hóa các khái niệm GenAI phức tạp, giúp việc học trở nên dễ tiếp cận và có thể áp dụng ngay lập tức.
Từ NLP đến image generation, ấn bản thứ hai này khám phá các ứng dụng thực tế và các lý thuyết cơ bản thúc đẩy các công nghệ này. Bằng cách tích hợp những tiến bộ mới nhất trong LLM, nó chuẩn bị cho bạn thiết kế và triển khai các hệ thống AI mạnh mẽ giúp chuyển đổi dữ liệu thành trí thông minh có thể hành động.
Bạn sẽ xây dựng LLM toolkit đa năng của mình bằng cách tích lũy chuyên môn về GPT-4, LangChain, RLHF, LoRA, RAG, v.v. Bạn cũng sẽ khám phá các kỹ thuật deep learning cho image generation và áp dụng styler transfer bằng GAN, trước khi tiến tới triển khai các CLIP và diffusion model.
Cho dù bạn đang generat enội dung động hay phát triển các giải pháp phức tạp dựa trên AI, cuốn sách này sẽ trang bị cho bạn mọi thứ bạn cần để khai thác toàn bộ sức mạnh chuyển đổi của Python và AI.
3. Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Nắm bắt các khái niệm cốt lõi đằng sau các mô hình ngôn ngữ lớn và khả năng của chúng.
- ✓ Tạo ra các prompt hiệu quả bằng cách sử dụng chain-of-thought, ReAct và prompt query language để hướng dẫn LLM đạt được kết quả mong muốn của bạn.
- ✓ Hiểu cách attention và transformers đã thay đổi NLP.
- ✓ Tối ưu hóa các diffusion model của bạn bằng cách kết hợp chúng với VAE.
- ✓ Xây dựng các text generation pipeline dựa trên LSTM và LLM.
- ✓ Tận dụng sức mạnh của các open-source LLM, chẳng hạn như Llama và Mistral, cho các ứng dụng đa dạng.
4. Cuốn sách này dành cho ai:
Cuốn sách này dành cho các data scientist, machine learning engineer và software developer đang tìm kiếm các kỹ năng thực tế trong việc xây dựng các hệ thống generative AI. Cần có hiểu biết cơ bản về toán học và thống kê và kinh nghiệm lập trình Python.
5. Mục lục:
- ✓ Chương 01. Giới thiệu về Generative AI: Vẽ dữ liệu từ các mô hình.
- ✓ Chương 02. Các Building Block của Deep Neural Networks.
- ✓ Chương 03. Sự trỗi dậy của các phương pháp Text Generation.
- ✓ Chương 04. NLP 2.0: Sử dụng Transformers để Generate Text.
- ✓ Chương 05. LLM Foundation.
- ✓ Chương 06. Open-Source LLM.
- ✓ Chương 07. Prompt Engineering.
- ✓ Chương 08. LLM Toolbox.
- ✓ Chương 09. Các kỹ thuật tối ưu hóa LLM.
- ✓ Chương 10. Các ứng dụng mới nổi trong Generative AI.
- ✓ Chương 11. Neural Networks sử dụng VAE.
- ✓ Chương 12. Image Generation với GAN.
- ✓ Chương 13. Style Transfer với GAN.
- ✓ Chương 14. Deepfake với GAN.
- ✓ Chương 15. Diffusion Models & AI Art.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !