• Bücher
  • KI und ML
  • PyTorch
  • KI und ML für Programmierer in PyTorch: Ein Programmierleitfaden zu generativer KI und maschinellem Lernen
KI und ML für Programmierer in PyTorch: Ein Programmierleitfaden zu generativer KI und maschinellem Lernen
A

KI und ML für Programmierer in PyTorch: Ein Programmierleitfaden zu generativer KI und maschinellem Lernen

PyTorch
PyTorch machine learning generative AI computer vision natural language processing Hugging Face deployment
Autor
Laurence Moroney
Verlag
O’Reilly Media, Inc.
Jahr
2025
Sprache
Englisch
71
Dieses Buch bewerten

Zum Lesen des Buches, Anmelden / Registrieren

Vorschau des Fragments

Ähnliche Bücher

Generative KI auf Kubernetes: Operationalisierung von Large Language Models

Generative KI auf Kubernetes: Operationalisierung von Large Language Models

Roland Huß, Daniele Zonca

Generative KI mit PyTorch lernen

Generative KI mit PyTorch lernen

Mark Liu

Praktisches Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn und PyTorch: Konzepte, Werkzeuge und Techniken zum Aufbau intelligenter Systeme

Praktisches Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn und PyTorch: Konzepte, Werkzeuge und Techniken zum Aufbau intelligenter Systeme

Aurélien Géron

LLMs mit PyTorch entwickeln: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen fortschrittlicher KI-Modelle mit PyTorch

LLMs mit PyTorch entwickeln: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen fortschrittlicher KI-Modelle mit PyTorch

Anand Trivedi

Deep Learning mit PyTorch Schritt für Schritt: Ein Leitfaden für Anfänger

Deep Learning mit PyTorch Schritt für Schritt: Ein Leitfaden für Anfänger

Daniel Voigt Godoy

Generative KI-Grundlagen in Python: Entdecken Sie Schlüsseltechniken und meistern Sie moderne Herausforderungen in LLMs

Generative KI-Grundlagen in Python: Entdecken Sie Schlüsseltechniken und meistern Sie moderne Herausforderungen in LLMs

Carlos Rodriguez

Deep Learning mit PyTorch, Zweite Auflage: Training und Anwendung von Deep Learning und Generative AI-Modellen

Deep Learning mit PyTorch, Zweite Auflage: Training und Anwendung von Deep Learning und Generative AI-Modellen

Howard Huang, Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann

Prompt-Engineering für Generative KI: Zukunftssichere Eingaben für zuverlässige KI-Ergebnisse im großen Maßstab

Prompt-Engineering für Generative KI: Zukunftssichere Eingaben für zuverlässige KI-Ergebnisse im großen Maßstab

James Phoenix, Mike Taylor

Machine Learning Q und AI: 30 wesentliche Fragen und Antworten zu Machine Learning und KI

Machine Learning Q und AI: 30 wesentliche Fragen und Antworten zu Machine Learning und KI

Sebastian Raschka