• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Hírek

  • Practical Generative AI: From Concept to Deployment: Building and Deploying Ethical AI-Powered Solutions

    Practical Generative AI: From Concept to Deployment by Singh, Pramod; McKeone, James;

    Building and Deploying Ethical AI-Powered Solutions

      • 20% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 80.24
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        33 279 Ft (31 694 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 20% (cc. 6 656 Ft off)
      • Kedvezményes ár 26 623 Ft (25 355 Ft + 5% áfa)
      • A kedvezmény érvényes eddig: 2025. december 31.

    33 279 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    Hosszú leírás:

    This book is a comprehensive guide that immerses you into the world of building and deploying AI-powered solutions. You are introduced to the core architecture of LLMs and equipped with essential Best Data Practices (BDPs) for utilizing Generative AI responsibly, ensuring ethical and efficient AI deployment.

    The book starts with the foundational aspects of Generative AI application development. You will learn the nuances of data handling in Generative AI apps, from working with embeddings to managing unstructured and structured data, and handling Personally Identifiable Information (PII) data. The exploration extends to understanding the differences between deterministic and LLM-based data synthesis and integrating Generative AI apps with enterprise data, providing you with practical insights into leveraging data effectively for intelligent applications. A chapter on prompt engineering explains the importance of prompts in AI interactions, covering a spectrum of techniques and pitfalls while offering exercises to enhance prompt engineering skills. As you progress through the book, you take a journey from conceptualization to production and deployment of Generative AI applications. You discover the essentials of Generative AI application development, gain insights into the pathway from ideation to production, and explore the intricacies of LLM selection and fine-tuning.

    The book equips you with the knowledge and tools necessary to navigate the complex terrain of AI development and deployment, making it an indispensable resource for AI enthusiasts, developers, and business leaders alike.

    What You Will Learn

    • Know the core architecture of LLMs and how these models have revolutionized AI applications
    • Handle various data types, including unstructured, structured, and personally identifiable information (PII) data in Generative AI applications
    • Understand prompt engineering and its importance in AI interactions and applications
    • Understand modular design of Generative AI apps, essential backend and frontend components, and the unique principles guiding Generative AI app design

    Who This Book Is For

    From AI enthusiasts exploring the field to software developers seeking practical insights, and business leaders looking to harness the power of AI for organizational growth and innovation

    Több

    Tartalomjegyzék:

    "

    Chapter 1: Introduction.- Chapter 2: Data Handling in GenAI Applications.- Chapter 3: Prompt Engineering Techniques.- Chapter 4: Evaluating GenAI Applications.- Chapter 5; Open Source Language Models and Fine-tuning.- Chapter 6; Building GenAI Apps on the Cloud.- Chapter 7: Business Use Cases and Strategic Implications.

    "

    Több