Vorwort
Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com
Nach der Lektüre dieses Buches wirst du die häufigsten generativen KI-Anwendungsfälle und Aufgaben verstehen, mit denen sich die Industrie und die Wissenschaft heute beschäftigen. Du wirst genau wissen, wie diese hochmodernen generativen Modelle aufgebaut sind, und du wirst praktische Erfahrungen sammeln, die dir bei der Entscheidung helfen, ob du ein bestehendes generatives Modell wiederverwendest oder eines von Grund auf neu erstellst. Anschließend lernst du, diese generativen KI-Modelle an deine domänenspezifischen Datensätze, Aufgaben und Anwendungsfälle anzupassen, die deine Geschäftsanwendungen unterstützen.
Dieses Buch richtet sich an KI/ML-Enthusiasten, Data Scientists und Ingenieure, die die technischen Grundlagen und bewährten Methoden für das Training generativer KI-Modelle, die Feinabstimmung und den Einsatz in der Produktion erlernen möchten. Wir gehen davon aus, dass du bereits mit Python und grundlegenden Deep-Learning-Komponenten wie neuronalen Netzen, Forward Propagation, Aktivierungen, Gradienten und Back Propagation vertraut bist, um die hier verwendeten Konzepte zu verstehen.
Ein grundlegendes Verständnis von Python und Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch sollte ausreichen, um die im Buch verwendeten Codebeispiele zu verstehen. Vertrautheit mit AWS ist nicht erforderlich, um die Konzepte zu lernen, ...