Bewertung:
Das Buch „Generative AI on AWS“ wird für seine Fähigkeit gelobt, komplexe Konzepte auf klare und strukturierte Weise zu erklären. Es bietet praktische Beispiele und eine umfassende Abdeckung, die sich für Leser mit unterschiedlichem Wissensstand eignet, von Anfängern bis hin zu Experten. In einigen Rezensionen werden jedoch Probleme mit der Struktur und der Qualität des Buches erwähnt, wie z. B. eine unordentliche Organisation und fehlerhafter Druck.
Vorteile:⬤ Klare Erklärungen komplexer Konzepte.
⬤ Gute praktische Beispiele und Code-Schnipsel.
⬤ Umfassende Abdeckung von grundlegenden bis hin zu fortgeschrittenen Themen.
⬤ Wertvolle Ressource für Praktiker, Ingenieure und Unternehmensleiter.
⬤ Hilft, generative KI-Anwendungen in AWS zu verstehen.
⬤ Geeignet für alle Ebenen der generativen KI-Erfahrung.
⬤ Einige Rezensionen erwähnen eine unübersichtliche Organisation und einen unklaren Informationsfluss.
⬤ Code-Beispiele werden als schlampig und unklar beschrieben.
⬤ Probleme mit der Druckqualität: Seiten fallen auseinander und sind nicht richtig geklebt.
⬤ Das erste Leseerlebnis kann durch physische Mängel des Buches beeinträchtigt werden.
(basierend auf 17 Leserbewertungen)
Generative AI on Aws: Building Context-Aware Multimodal Reasoning Applications
Die Unternehmen sind heute schnell dabei, generative KI in ihre Produkte und Dienstleistungen zu integrieren. Es gibt jedoch einen großen Hype (und viele Missverständnisse) über die Auswirkungen und das Versprechen dieser Technologie. In diesem Buch helfen Chris Fregly, Antje Barth und Shelbee Eigenbrode von AWS CTOs, Fachleuten für maschinelles Lernen, Geschäftsanalysten, Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern dabei, einen praktischen Weg zu finden, diese aufregende neue Technologie zu nutzen.
Sie lernen den Lebenszyklus generativer KI-Projekte kennen, einschließlich der Definition von Anwendungsfällen, der Modellauswahl, der Feinabstimmung des Modells, der abruferweiterten Generierung (RAG), des verstärkenden Lernens aus menschlichem Feedback (RLHF), der Modellquantisierung, der Optimierung und der Bereitstellung. Sie werden verschiedene Modelltypen erforschen, darunter große Sprachmodelle (LLMs) und multimodale Modelle wie Stable Diffusion zur Erzeugung von Bildern und Videos. Sie werden auch in der Lage sein, fundiertere Entscheidungen für Ihr Unternehmen in Bezug auf generative KI zu treffen und lernen, wie Sie schnell funktionierende Prototypen erstellen können. Obwohl der Schwerpunkt auf AWS liegt, ist dieses Buch eine großartige Ressource, um die Grundlagen der generativen KI zu erlernen und diese Modelle auf reale Anwendungen anzuwenden.
⬤ Wenden Sie generative KI auf Ihre geschäftlichen Anwendungsfälle an.
⬤ Bestimmen Sie je nach Aufgabe, welche generativen KI-Modelle verwendet werden sollen.
⬤ Führen Sie Prompt Engineering und kontextbezogenes Lernen durch.
⬤ Feinabstimmung generativer KI-Modelle auf Ihren Datensätzen.
⬤ Abgleich generativer KI-Modelle mit menschlichen Werten durch Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback.
⬤ Nutzen Sie Techniken wie abruferweiterte Generierung, um Ihr Modell zu erweitern.
⬤ Erforschen Sie Bibliotheken wie LangChain und React, um Agenten und Aktionen zu entwickeln.
⬤ Lernen Sie multimodale Modelle wie Stable Diffusion für die Erzeugung von Bildern und Videos kennen.
⬤ Machen Sie sich mit Amazon Bedrock vertraut, dem AWS generative AI Managed Service.
| ISBN: | 9781098159221 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2023 |
| Seitenzahl: | 286 |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
