Dozhd
Администратор
- Регистрация
- 17 Янв 2014
- Сообщения
- 169.489
- Реакции
- 387.962
Складчина: [БХВ] Прикладные API для искусственного интеллекта и Data Science [Дэй Райан]
Книга рассказывает о проектировании API для обработки данных и взаимодействия с большими языковыми моделями. Рассматривается работа с языком Python и его фреймворками FastAPI, Streamlit и LangChain. Рассматривается интеграция API в имеющиеся рабочие процессы, типичные для обработки данных, вывод приложения в облако, подбор интерфейсов для обслуживания различных задач, применение больших языковых моделей класса GPT для оптимизации и ускорения проектирования API.
Навыки создания API незаменимы при работе с искусственным интеллектом и в науке о данных (Data Science). Умение проектировать и поддерживать API для искусственного интеллекта понадобится как новичкам, так и опытным профессионалам. Эта практическая книга поможет вам на собственном опыте освоить разработку и поддержку API на Python с применением популярных фреймворков этого языка — FastAPI, LangChain и Streamlit .
Книга делится на три части и рассказывает, как разрабатывать API с нуля, интегрировать их в рабочие процессы, типичные для обработки данных, научиться использовать такие инструменты как ChatGPT и LangChain, чтобы взаимодействовать с API при помощи больших языковых моделей (LLM). Проработав книгу, вы приобретете портфолио готовых проектов с качественными API, которые в самом выгодном свете продемонстрируют ваше мастерство в работе с ИИ, машинным обучением и наукой о данных.
Научитесь проектировать API для различных приложений из области data science
Откройте для себя, как собирать и развертывать API при помощи Python и FastAPI
Изучите, как интегрировать API в рабочие процессы, связанные с обработкой данных, применять API для доступа к данным и их визуализации
Тренируйте модели машинного обучения, а затем развертывайте их в виде API
Освойте эффективное взаимодействие с API при помощи искусственного интеллекта и больших языковых моделей
Формат: pdf скан
Стоимость: в ожидании
СКАЧАТЬ
Книга рассказывает о проектировании API для обработки данных и взаимодействия с большими языковыми моделями. Рассматривается работа с языком Python и его фреймворками FastAPI, Streamlit и LangChain. Рассматривается интеграция API в имеющиеся рабочие процессы, типичные для обработки данных, вывод приложения в облако, подбор интерфейсов для обслуживания различных задач, применение больших языковых моделей класса GPT для оптимизации и ускорения проектирования API.
Навыки создания API незаменимы при работе с искусственным интеллектом и в науке о данных (Data Science). Умение проектировать и поддерживать API для искусственного интеллекта понадобится как новичкам, так и опытным профессионалам. Эта практическая книга поможет вам на собственном опыте освоить разработку и поддержку API на Python с применением популярных фреймворков этого языка — FastAPI, LangChain и Streamlit .
Книга делится на три части и рассказывает, как разрабатывать API с нуля, интегрировать их в рабочие процессы, типичные для обработки данных, научиться использовать такие инструменты как ChatGPT и LangChain, чтобы взаимодействовать с API при помощи больших языковых моделей (LLM). Проработав книгу, вы приобретете портфолио готовых проектов с качественными API, которые в самом выгодном свете продемонстрируют ваше мастерство в работе с ИИ, машинным обучением и наукой о данных.
Научитесь проектировать API для различных приложений из области data science
Откройте для себя, как собирать и развертывать API при помощи Python и FastAPI
Изучите, как интегрировать API в рабочие процессы, связанные с обработкой данных, применять API для доступа к данным и их визуализации
Тренируйте модели машинного обучения, а затем развертывайте их в виде API
Освойте эффективное взаимодействие с API при помощи искусственного интеллекта и больших языковых моделей
Формат: pdf скан
Стоимость: в ожидании
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Национальный план развития конкуренции в рамках закупок. Что планируется скорректировать и какие новшества ожидаются [Элкод] [Павел Кузьмин]
- Гайд по стрессу. Взгляд невролога [Ксения Овсянникова]
- Основы живописи [Михаил Мишинский]
- Git для Linux-админа: управление конфигами и скриптами [Stepik] [Константин Варнали]
- Годовой курс ЕГЭ по физике – 11 класс [Умскул] [Макс Тесла]
- Шаманизм легко. Встреча 6. Ритуалы в базовом шаманизме [Ольга Златогорская]