nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Master GenAI techniques to create images and text using variational autoencoders (VAEs), generative adversarial networks (GANs), LSTMs, and large language models (LLMs)Key Features: Implement real-world applications of LLMs and generative AI Fine-tune models with PEFT and LoRA to speed up training Expand your LLM toolbox with Retrieval Augmented Generation (RAG) techniques, LangChain, and LlamaIndex Purchase of the print or Kindle book includes a free Elektronisches Buch in PDF formatBook Description:Become an expert in Generative AI through immersive, hands-on projects that leverage today's most powerful models for Natural Language Processing (NLP) and computer vision. Generative AI with Python and PyTorch is your end-to-end guide to creating advanced AI applications, made easy by Raghav Bali, a seasoned data scientist with multiple patents in AI, and Joseph Babcock, a PhD and machine learning expert. Through business-tested approaches, this book simplifies complex GenAI concepts, making learning both accessible and immediately applicable.From NLP to image generation, this second edition explores practical applications and the underlying theories that power these technologies. By integrating the latest advancements in LLMs, it prepares you to design and implement powerful AI systems that transform data into actionable intelligence.You'll build your versatile LLM toolkit by gaining expertise in GPT-4, LangChain, RLHF, LoRA, RAG, and more. You'll also explore deep learning techniques for image generation and apply styler transfer using GANs, before advancing to implement CLIP and diffusion models.Whether you're generating dynamic content or developing complex AI-driven solutions, this book equips you with everything you need to harness the full transformative power of Python and AI.What You Will Learn: Grasp the core concepts and capabilities of LLMs Craft effective prompts using chain-of-thought, ReAct, and prompt query language to guide LLMs toward your desired outputs Understand how attention and transformers have changed NLP Optimize your diffusion models by combining them with VAEs Build text generation pipelines based on LSTMs and LLMs Leverage the power of open-source LLMs, such as Llama and Mistral, for diverse applicationsWho this book is for:This book is for data scientists, machine learning engineers, and software developers seeking practical skills in building generative AI systems. A basic understanding of math and statistics and experience with Python coding is required.Table of Contents Introduction to Generative AI: Drawing Data from Models Building Blocks of Deep Neural Networks The Rise of Methods for Text Generation NLP 2.0: Using Transformers to Generate Text LLM Foundations Open-Source LLMs Prompt Engineering LLM Toolbox LLM Optimization Techniques Emerging Applications in Generative AI Neural Networks Using VAEs Image Generation with GANs Style Transfer with GANs Deepfakes with GANs Diffusion Models and AI Art.

N� de ref. del art�culo 9781835884447

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Generative AI with Python and PyTorch - Second Edition : Navigating the AI frontier with LLMs, Stable Diffusion, and next-gen AI applications
Editor: Packt Publishing
Fecha de publicaci�n: 2025
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 183588444X
ISBN 13: 9781835884447
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Edici�n: 2� Edici�n
Estado: Neu
Dimensiones: 235�mil�metros de ancho por 191 de alto por 25 de largo
Peso: 841 gramos

Acerca de

Sinopsis

Master GenAI techniques to create images and text using variational autoencoders (VAEs), generative adversarial networks (GANs), LSTMs, and large language models (LLMs)

Key Features

Implement real-world applications of LLMs and generative AI
Fine-tune models with PEFT and LoRA to speed up training
Expand your LLM toolbox with Retrieval Augmented Generation (RAG) techniques, LangChain, and LlamaIndex
Purchase of the print or Kindle book includes a free eBook in PDF format

Book Description

Become an expert in Generative AI through immersive, hands-on projects that leverage today’s most powerful models for Natural Language Processing (NLP) and computer vision. Generative AI with Python and PyTorch is your end-to-end guide to creating advanced AI applications, made easy by Raghav Bali, a seasoned data scientist with multiple patents in AI, and Joseph Babcock, a PhD and machine learning expert. Through business-tested approaches, this book simplifies complex GenAI concepts, making learning both accessible and immediately applicable.

From NLP to image generation, this second edition explores practical applications and the underlying theories that power these technologies. By integrating the latest advancements in LLMs, it prepares you to design and implement powerful AI systems that transform data into actionable intelligence.

You’ll build your versatile LLM toolkit by gaining expertise in GPT-4, LangChain, RLHF, LoRA, RAG, and more. You’ll also explore deep learning techniques for image generation and apply styler transfer using GANs, before advancing to implement CLIP and diffusion models.

Whether you’re generating dynamic content or developing complex AI-driven solutions, this book equips you with everything you need to harness the full transformative power of Python and AI.

What you will learn

Grasp the core concepts behind large language models and their capabilities
Craft effective prompts using chain-of-thought, ReAct, and prompt query language to guide LLMs toward your desired outputs
Understand how attention and transformers have changed NLP
Optimize your diffusion models by combining them with VAEs
Build text generation pipelines based on LSTMs and LLMs
Leverage the power of open-source LLMs, such as Llama and Mistral, for diverse applications

Who this book is for

This book is for data scientists, machine learning engineers, and software developers seeking practical skills in building generative AI systems. A basic understanding of math and statistics and experience with Python coding is required.

Introduction to Generative AI: Drawing Data from Models
Building Blocks of Deep Neural Networks
The Rise of Methods for Text Generation
NLP 2.0: Using Transformers to Generate Text
LLM Foundations
Open-Source LLMs
Prompt Engineering
LLM Toolbox
LLM Optimization Techniques
Emerging Applications in Generative AI
Neural Networks Using VAEs
Image Generation with GANs
Style Transfer with GANs
Deepfakes with GANs
Diffusion Models and AI Art

Acerca de los autores

Joseph Babcock has spent over a decade working with big data and AI in the e-commerce, digital streaming, and quantitative finance domains. Throughout his career, he has worked on recommender systems, petabyte-scale cloud data pipelines, A/B testing, causal inference, and time series analysis. He completed his PhD studies at Johns Hopkins University, applying machine learning to drug discovery and genomics.

Raghav Bali is a Staff Data Scientist at Delivery Hero, a leading food delivery service headquartered in Berlin, Germany. With 12+ years of expertise, he specializes in research and development of enterprise-level solutions leveraging Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, and Recommendation Engines for practical business applications. Besides his professional endeavors, Raghav is an esteemed mentor and an accomplished public speaker. He has contributed to multiple peer-reviewed papers and authored multiple well received books. Additionally, he holds co-inventor credits on multiple patents in healthcare, machine learning, deep learning, and natural language processing.

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Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gr�ndung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisg�nstig wie m�glich ihren B�cherwunsch zu erf�llen. Unsere Firma besch�ftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine W�nsche! Auf �ber 3700 m2 Fl�che haben wir �ber 100.000 B�cher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

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Derecho de desistimiento:

Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

La entrega de peri�dicos, publicaciones especializadas o revistas con la excepci�n de contratos de suscripci�n; y
La entrega de contenido digital (incluyendo apps, software digital e-books, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

Modelo de formulario de desistimiento

(S�lo debe cumplimentar y enviar el presente formulario si desea desistir del contrato)

A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

Pedido el/recibido el*:

Nombre del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

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