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IA generativa en AWS: Creación de aplicaciones multimodales
Las empresas de hoy en día avanzan rápidamente para integrar la inteligencia artificial generativa en sus productos y servicios. Hay mucha agitación (y también malentendidos) sobre el impacto y la promesa de esta tecnología. Con este libro, Chris Fregly, Antje Barth y Shelbee Eigenbrode, de Amazon Web Services, le ayudarán a encontrar formas prácticas de usar esta tecnología tan nueva y atractiva.
Gracias a IA generativa en AWS, descubrirá el ciclo de vida de los proyectos de IA generativa, que incluye la definición de casos de uso, la selección y el ajuste de los modelos, la generación mejorada por recuperación, el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana y la cuantificación, la optimización y el despliegue de los modelos. Además, explorará diferentes tipos de modelos, incluidos los modelos de lenguaje grandes (LLM) y los multimodales, como Stable Diffusion para generar imágenes y Flamingo/IDEFICS para responder preguntas sobre imágenes.
Asimismo, con esta
Utilizará la IA generativa en los casos de uso de negocio
Determinará qué modelos de IA generativa son los más adecuados para su tarea
Desarrollará ingeniería de indicaciones y aprendizaje en contexto
Afinará los modelos de IA generativa con los conjuntos de datos con adaptación de rango bajo (LoRA)
Alineará los modelos de IA generativa con los valores humanos con el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF)
Perfeccionará el modelo con la generación mejorada por recuperación (RAG)
Explorará bibliotecas como LangChain y ReAct para desarrollar agentes y acciones
Creará aplicaciones de IA generativa con Amazon Bedrock
No importa si es un director técnico, un profesional de aprendizaje automático (AA), un desarrollador de aplicaciones, un analista de negocios, un ingeniero de datos o un científico de datos; si tiene interés en el mundo de la IA, este libro no le dejará indiferente.
Gracias a IA generativa en AWS, descubrirá el ciclo de vida de los proyectos de IA generativa, que incluye la definición de casos de uso, la selección y el ajuste de los modelos, la generación mejorada por recuperación, el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana y la cuantificación, la optimización y el despliegue de los modelos. Además, explorará diferentes tipos de modelos, incluidos los modelos de lenguaje grandes (LLM) y los multimodales, como Stable Diffusion para generar imágenes y Flamingo/IDEFICS para responder preguntas sobre imágenes.
Asimismo, con esta
Utilizará la IA generativa en los casos de uso de negocio
Determinará qué modelos de IA generativa son los más adecuados para su tarea
Desarrollará ingeniería de indicaciones y aprendizaje en contexto
Afinará los modelos de IA generativa con los conjuntos de datos con adaptación de rango bajo (LoRA)
Alineará los modelos de IA generativa con los valores humanos con el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF)
Perfeccionará el modelo con la generación mejorada por recuperación (RAG)
Explorará bibliotecas como LangChain y ReAct para desarrollar agentes y acciones
Creará aplicaciones de IA generativa con Amazon Bedrock
No importa si es un director técnico, un profesional de aprendizaje automático (AA), un desarrollador de aplicaciones, un analista de negocios, un ingeniero de datos o un científico de datos; si tiene interés en el mundo de la IA, este libro no le dejará indiferente.
481 pages, Kindle Edition
Published June 25, 2024
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Community Reviews
Displaying 1 of 1 review
August 28, 2025
El libro no enseña realmente los temas actuales para generar IA Generativa con herramientas o librerías modernas. Deja muchas conocimientos y temas a medias.
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