- Регистрация
- 26 Март 2018
- Сообщения
- 84.130
Автор: Михаил Кричевский
Название: Введение в искусственный интеллект [Михаил Кричевский]
Описание:
В книге проанализированы модели глубокого обучения, представлены методы векторного представления слов, описаны механизм внимания и архитектура трансформера, рассмотрены вопросы генеративного моделирования, указаны принципы создания и работы LLM.
Из книги читатель узнает:
Цена 1450 руб.
https://www.litres.ru/book/mihail-krichevskiy/vvedenie-v-iskusstvennyy-intellekt-74320276/
Название: Введение в искусственный интеллект [Михаил Кричевский]
Описание:
В книге проанализированы модели глубокого обучения, представлены методы векторного представления слов, описаны механизм внимания и архитектура трансформера, рассмотрены вопросы генеративного моделирования, указаны принципы создания и работы LLM.
Из книги читатель узнает:
- Как зарождался и развивался искусственный интеллект — от 1940-х годов до современной эпохи трансформеров.
- Что такое глубокое обучение и как работают основные архитектуры нейросетей: многослойный персептрон, свёрточные, остаточные и рекуррентные сети.
- Как компьютеры понимают и обрабатывают текст.
- В чём суть механизма внимания и как устроена архитектура Transformer, ставшая основой современных ИИ-систем.
- Что такое генеративный искусственный интеллект и как работают генеративно-состязательные и диффузионные модели.
- Как устроены большие языковые модели, какие существуют их семейства и как проходит их предварительное обучение.
- Что такое тонкая настройка, выравнивание и адаптация моделей с помощью параметров.
- Как работает генерация с дополненной выборкой (RAG) и где применяются современные языковые модели на практике.
Цена 1450 руб.
https://www.litres.ru/book/mihail-krichevskiy/vvedenie-v-iskusstvennyy-intellekt-74320276/
Материал «Введение в искусственный интеллект [Михаил Кричевский]», возможно, скоро появится на All-DAR.
Пройдите регистрацию и оформите Premium подписку, чтобы первым получить доступ, и воспользуйтесь поиском — может быть, он уже опубликован.
Скрытый контент для пользователей All-dar.