Applied Generative AI for Beginners: Conocimientos Prácticos sobre Modelos de Difusión, Chatgpt y Otros Llms

Opiniones de los lectores

El libro «Generative AI for Beginners» recibe críticas dispares: algunos alaban sus explicaciones claras y su accesibilidad para los recién llegados, mientras que otros lo critican por carecer de conocimientos prácticos y coherencia.

Ofrece explicaciones claras de conceptos complejos, ejemplos prácticos para principiantes, especialmente útiles para quienes trabajan en industrias creativas, y proporciona una visión completa de las tecnologías de IA generativa.

Carece de aplicaciones prácticas, a menudo utiliza terminología avanzada sin explicación, está mal escrito y editado, contiene contenido irrelevante o copiado y no aumenta de forma efectiva la comprensión del tema.

(basado en 3 opiniones de lectores)

Título original:

Applied Generative AI for Beginners: Practical Knowledge on Diffusion Models, Chatgpt, and Other Llms

Contenido del libro:

Este libro ofrece una inmersión profunda en el mundo de la IA generativa, abarcando desde los fundamentos de las redes neuronales hasta las complejidades de los grandes modelos lingüísticos como ChatGPT y Google Bard. Sirve como recurso único para cualquier persona interesada en comprender y aplicar esta tecnología transformadora y está especialmente dirigido a quienes acaban de iniciarse en la IA generativa.

IA Generativa Aplicada para Principiantes está estructurado en capítulos detallados que le guiarán desde los conocimientos básicos hasta la aplicación práctica. Comienza con una introducción a la IA generativa y su panorama actual, seguida de una exploración de cómo la evolución de las redes neuronales condujo al desarrollo de grandes modelos lingüísticos. A continuación, el libro profundiza en arquitecturas específicas como ChatGPT y Google Bard, ofreciendo demostraciones prácticas para su implementación mediante herramientas como Sklearn. También se profundiza en los aspectos estratégicos de la implementación de la IA generativa en un entorno empresarial, ya que los autores tratan temas cruciales como los LLMOps, la selección de la pila tecnológica y el aprendizaje en contexto. La última parte del libro explora la IA generativa para imágenes y proporciona casos de uso específicos de la industria, lo que la convierte en una guía completa para la aplicación práctica en diversos dominios.

Tanto si es un científico de datos que busca implementar modelos avanzados, un líder empresarial que pretende aprovechar la IA para el crecimiento de la empresa o un académico interesado en los avances de vanguardia, este libro ofrece una guía concisa pero completa para dominar la IA generativa, equilibrando los conocimientos teóricos con las ideas prácticas.

Lo que aprenderá

⬤ Obtener una sólida comprensión de la IA generativa, a partir de los fundamentos de las redes neuronales y progresando a arquitecturas complejas como ChatGPT y Google Bard.

⬤ Implementar grandes modelos de lenguaje utilizando Sklearn, completo con ejemplos de código y las mejores prácticas para la aplicación en el mundo real.

⬤ Aprender cómo integrar LLM en las empresas, incluyendo aspectos como LLMOps y la selección de la pila de tecnología.

⬤ Comprender cómo se puede aplicar la IA generativa en diversos sectores, desde la atención sanitaria y el marketing hasta el cumplimiento legal, a través de casos de uso detallados y perspectivas procesables.

A quién va dirigido este libro

Científicos de datos, profesionales de la IA, investigadores e ingenieros de software interesados en la IA generativa y los LLM.