Искусственный интеллект и машинное обучение для программистов в PyTorcn




Книга посвящена практической разработке решений в области искусственного интеллекта и машинного обучения с акцентом на реальную практику. Подход «сначала код — потом теория» позволяет осваивать ключевые идеи ИИ без углубленной математической подготовки. Рассматриваются основные направления современного ИИ: компьютерное зрение, NLP и генеративные модели. На практике разбирается работа с PyTorch, трансформерами, моделями из библиотеки Hugging Face, рассматриваются диффузионные модели, а также методы адаптации моделей — промпт-инжиниринг, дообучение моделей и LoRA. Отдельное внимание уделено развертыванию моделей в Интернете и в облаке, что позволяет пройти полный цикл создания ИИ-решений — от обучения до внедрения.
Перейти к описанию и характеристикам| Издательство | АЛИСТ |
| Год издания | 2026 |
| Страниц | 416 |
| Язык | Русский |
| ISBN | 978-601-12-9387-7 |
Отзывы
Описание и характеристики
Книга посвящена практической разработке решений в области искусственного интеллекта и машинного обучения с акцентом на реальную практику. Подход «сначала код — потом теория» позволяет осваивать ключевые идеи ИИ без углубленной математической подготовки. Рассматриваются основные направления современного ИИ: компьютерное зрение, NLP и генеративные модели. На практике разбирается работа с PyTorch, трансформерами, моделями из библиотеки Hugging Face, рассматриваются диффузионные модели, а также методы адаптации моделей — промпт-инжиниринг, дообучение моделей и LoRA. Отдельное внимание уделено развертыванию моделей в Интернете и в облаке, что позволяет пройти полный цикл создания ИИ-решений — от обучения до внедрения.
| Издательство | АЛИСТ |
| Год издания | 2026 |
| Страниц | 416 |
| Язык | Русский |
| ISBN | 978-601-12-9387-7 |
| Обложка | Мягкий переплёт |
| Размеры | 165 × 19 × 230 mm |
| Вес, г | 548 |






