×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Programowanie wielkich modeli językowych z użyciem Azure Open AI. Programowanie konwersacyjne i inżynieria podpowiedzi z wykorzystaniem modeli LLM

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Wydawnictwo:
Promise
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
308
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
Czytaj fragment

Ebook (65,17 zł najniższa cena z 30 dni)

79,80 zł (-10%)
71,82 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

(65,17 zł najniższa cena z 30 dni)

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Użyj modeli LLM do budowy lepszych aplikacji biznesowych

Autonomicznie komunikuj się z użytkownikami i optymalizuj zadania biznesowe za pomocą aplikacji, których celem jest uczynienie interakcji między ludźmi i komputerami bardziej płynnymi i naturalnymi. Ekspert w dziedzinie sztucznej inteligencji Francesco Esposito przedstawia kilka scenariuszy, dla których efektywny jest model LLM: tworzenie wyrafinowanych rozwiązań biznesowych, zmniejszanie różnicy między ludźmi i maszynami wyposażonymi w oprogramowanie, a także budowanie potężnych silników wnioskowania. Spostrzeżenia dotyczące podpowiadania i programowania konwersacyjnego - z konkretnymi technikami dla wzorców i platform - pozwalają odkryć, w jaki sposób język naturalny może zapewnić nowe, zaawansowane podejście do kodowania. Konkretne kompleksowe demonstracje (wykorzystujące język Python i platformę ASP.NET Core) prezentują wszechstronne wzorce interakcji między istniejącymi procesami, API, danymi i wkładem ludzkim.

Ta książka pomoże Ci:

Zrozumieć historię dużych modeli językowych i programowania konwersacyjnego

Zastosować podpowiadanie jako nowy sposób kodowania

Poznać podstawowe techniki podpowiadania i przypadki użycia

Zaprojektować zaawansowane podpowiedzi, wliczając w to łączenie modeli LLM z danymi i wywoływanie funkcji w celu budowy silników wnioskowania

Użyć w kodzie języka naturalnego do definiowania przepływów pracy i koordynowania istniejących API

Opanować zewnętrzne platformy LLM

Ocenić obawy związane z bezpieczeństwem, prywatnością i dokładnością sztucznej inteligencji

Poznać otoczenie regulacyjne sztucznej inteligencji

Zbudować i wdrożyć osobistego asystenta

Zastosować wzorzec generowania wzbogacanego wyszukiwaniem informacji (RAG) do formułowania odpowiedzi w oparciu o bazę wiedzy

Skonstruować konwersacyjny interfejs użytkownika

Dla profesjonalistów IT

Dla profesjonalistów, architektów, głównych deweloperów i programistów oprogramowania, a także entuzjastów uczenia się maszyn

Dla wszystkich zainteresowanych przetwarzaniem języka naturalnego lub rzeczywistymi zastosowaniami języka podobnego do ludzkiego w oprogramowaniu

O autorze

Francesco Esposito, uzbrojony w solidną wiedzę matematyczną, jest autorem dwóch książek wydawnictwa Microsoft Press na temat uczenia się maszyn. Obecnie pełni funkcję dyrektora ds. inżynierii i danych w Crionet, firmie dostarczającej innowacyjne rozwiązania dla branży sportowej i medialnej. Założył także Youbiquitous, fabrykę analizy danych i oprogramowania zajmującą się modelami LLM, a także KBMS Data Force, startup skupiający się na terapii cyfrowej i inteligentnej opiece zdrowotnej.

Kod źródłowy dostępny na stronie:

MicrosoftPressStore.com/
LLMAzureAI/downloads

Wybrane bestsellery

Promise - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
71,82 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint