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

Babcock, Joseph; Bali, Raghav

 
9788850339457: GenAI con Python e Pytorch. Creare applicazioni AI per testo, immagini, audio e codice
Brossura
ISBN 10: 8850339453 ISBN 13: 9788850339457
Casa editrice: Apogeo, 2026

Sinossi

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.

Le informazioni nella sezione "Riassunto" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

Dalla quarta di copertina

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.

Le informazioni nella sezione "Su questo libro" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

Editore
Apogeo
Data di pubblicazione
2026
Lingua
Italiano
ISBN 10 
8850339453
ISBN 13 
9788850339457
Rilegatura
Copertina flessibile
Numero di pagine
432
Contatto del produttore
Messaggerie Libri
ufficio.anagrafiche@meli.it

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Assago Milano
20090
Italia