Ebook Build & Training Các Generative AI Model - Cẩm Nang Thực Tế Về Generative AI Development & Scaling [Ấn Bản Lần 1, 4/2026] [PDF, EPUB] [8800E]
Cuốn sách này là một cẩm nang thực hành, mang tính kỹ thuật về cách xây dựng và triển khai các generative AI model bằng cách sử dụng các kiến trúc deep learning tiên tiến như transformer, GAN, VAE và diffusion model. Được thiết kế dành cho các AI engineer, data scientist và ML practitioner, cuốn sách cung cấp một lộ trình thực tế từ data ingestion cho đến deployment & evaluation trong thế giới thực.
Cuốn sách bắt đầu bằng việc hướng dẫn bạn đọc lựa chọn kiến trúc mô hình phù hợp cho ứng dụng của họ, dù là text generation, image synthesis hay các tác vụ đa phương thức (multimodal). Tiếp theo, sách đi qua các component thiết yếu của model training, bao gồm dataset handling, self-supervised learning và các kỹ thuật tối ưu hóa cốt lõi như backpropagation, gradient descent và learning rate scheduling. Sách cũng đi sâu vào training infrastructure quy mô lớn, bao gồm việc sử dụng GPU/TPU, các distributed computing framework và các chiến lược cấp hệ thống để mở rộng hiệu suất.
Hướng dẫn thực tế được cung cấp về fine-tuning model với domain-specific data và áp dụng reinforcement learning từ human feedback (RLHF), model quantisation và pruning để nâng cao hiệu quả. Các thử thách chính trong generative AI, chẳng hạn như overfitting, bias, hallucination và data efficiency, được giải quyết thông qua các kỹ thuật đã được kiểm chứng và các best practice mới nổi.
Bạn đọc cũng sẽ có được cái nhìn sâu sắc về model interpretability & generalisation, đảm bảo các output mạnh mẽ và đáng tin cậy. Cuốn sách demo cách xây dựng các generative system có khả năng mở rộng, sẵn sàng cho production trên các lĩnh vực như truyền thông, y tế, mô phỏng khoa học và thiết kế thông qua các ví dụ thực tế và các nghiên cứu tình huống ứng dụng.
Đến cuối sách, bạn đọc sẽ nắm vững cách kiến trúc, tối ưu hóa và ứng dụng các generative model trong các lĩnh vực đa dạng như nội dung truyền thông, y tế, thiết kế, mô phỏng khoa học và nhiều lĩnh vực khác.
Những gì bạn sẽ học:
- ✓ Tìm hiểu cách lựa chọn và triển khai các generative model: VAE, GAN, transformer và diffusion model, cho các trường hợp sử dụng cụ thể.
- ✓ Làm chủ các kỹ thuật training optimization như backpropagation, gradient descent, adaptive learning rates và regularization.
- ✓ Áp dụng các best practice cho việc training quy mô lớn bằng cách sử dụng GPU, TPU và các distributed computing framework để mở rộng hiệu suất.
- ✓ Nâng cao hiệu quả của mô hình thông qua quantization, pruning, fine-tuning và RLHF nhằm cải thiện chất lượng output và giảm thiểu chi phí vận hành.
Cuốn sách này dành cho ai:
- ✓ Các AI Engineer & Machine Learning Practitioner đang muốn xây dựng và triển khai các generative model trong các ứng dụng thực tế.
- ✓ Các Data Scientist đang làm việc trong các dự án deep learning liên quan đến text, vision, audio hoặc multimodal generation.
Mục lục:
- ✓ Chương 01: Giới thiệu về các hệ thống Generative AI.
- ✓ Chương 02: Lựa chọn kiến trúc phù hợp.
- ✓ Chương 03: Data Collection & Preparation.
- ✓ Chương 04: Training Fundamentals & Self-Supervised Learning.
- ✓ Chương 05: Các chiến lược Optimization & Learning.
- ✓ Chương 06: Scaling Training với Infrastructure & Distributed System.
- ✓ Chương 07: Fine-Tuning & Domain Adaptation.
- ✓ Chương 08: Reinforcement Learning với Human Feedback (RLHF).
- ✓ Chương 09: Model Compression & Inference Optimization.
- ✓ Chương 10: Giải quyết vấn đề về Bias, Hallucinations & Failure Mode.
- ✓ Chương 11: Evaluation & Benchmarking các Generative Model.
- ✓ Chương 12: Các định hướng tương lai & Deployment trong Production.