GenAI con Python e Pytorch. Creare applicazioni AI per testo, immagini, audio e codice
Language: Italian
Published by Apogeo, 2026
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- Title
- GenAI con Python e Pytorch. Creare applicazioni AI per testo, immagini, audio e codice
- Author
- Joseph Babcock, Raghav Bali
- Publisher
- Apogeo
- Publication year
- 2026
- Condition
- New
- Binding
- Paperback
- Language
- Italian
- ISBN 10
- 8850339453
- ISBN 13
- 9788850339457
- Item weight
- 620 grams
- Dimensions
- 16.9 x 3.1 x 24 cm
I modelli di AI generativa stanno rivoluzionando la creazione di testo, immagini, codice e persino musica. Questo manuale guida alla scoperta del loro funzionamento e al loro sviluppo con Python, sfruttando PyTorch, una libreria open source fondamentale per il deep learning e lo sviluppo delle reti neurali.Attraverso casi di studio, esempi ed esercizi pratici, il libro accompagna il lettore nell’esplorazione delle principali architetture, come LSTM e Transformer, fino ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT, e include sezioni pratiche su fine-tuning, reinforcement learning con feedback umano (RLHF) e prompt engineering. Si approfondiscono poi l’uso di strumenti open source come LLaMA, Mixtral e Falcon, l’integrazione con LangChain e LangGraph e le strategie di ottimizzazione per l’addestramento e l’inferenza.Una lettura indispensabile per sviluppatori, data scientist, ricercatori e professionisti dell’AI che vogliono costruire, ottimizzare e mettere in produzione modelli generativi all’avanguardia.
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I modelli di AI generativa stanno rivoluzionando la creazione di testo, immagini, codice e persino musica. Questo manuale guida alla scoperta del loro funzionamento e al loro sviluppo con Python, sfruttando PyTorch, una libreria open source fondamentale per il deep learning e lo sviluppo delle reti neurali.Attraverso casi di studio, esempi ed esercizi pratici, il libro accompagna il lettore nell’esplorazione delle principali architetture, come LSTM e Transformer, fino ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT, e include sezioni pratiche su fine-tuning, reinforcement learning con feedback umano (RLHF) e prompt engineering. Si approfondiscono poi l’uso di strumenti open source come LLaMA, Mixtral e Falcon, l’integrazione con LangChain e LangGraph e le strategie di ottimizzazione per l’addestramento e l’inferenza.Una lettura indispensabile per sviluppatori, data scientist, ricercatori e professionisti dell’AI che vogliono costruire, ottimizzare e mettere in produzione modelli generativi all’avanguardia.
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