Ultimate Multimodal Transformer Models / Nejlevnější knihy
Ultimate Multimodal Transformer Models

Kód: 52743511

Ultimate Multimodal Transformer Models

Autor Dr. S. Mahesh Anand

One Architecture. Infinite Intelligence.Book DescriptionTransformer architectures have become the unified foundation of modern AI - powering language models, computer vision systems, and multimodal applications that process text, ... celý popis

949


Skladem u dodavatele
05.06.2026

Informovat o naskladnění

Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Darujte tuto knihu ještě dnes
  1. Objednejte knihu a zvolte Zaslat jako dárek.
  2. Obratem obdržíte darovací poukaz na knihu, který můžete ihned předat obdarovanému.
  3. Knihu zašleme na adresu obdarovaného, o nic se nestaráte.

Více informací

Informovat o naskladnění knihy

Informovat o naskladnění knihy


Souhlas - Souhlasím se zasíláním obchodních sdělení a zpracováním osobních údajů k obchodním sdělením.

Zašleme vám zprávu jakmile knihu naskladníme

Zadejte do formuláře e-mailovou adresu a jakmile knihu naskladníme, zašleme vám o tom zprávu. Pohlídáme vše za vás.

Více informací o knize Ultimate Multimodal Transformer Models

Nákupem získáte 95 bodů

Anotace knihy

One Architecture. Infinite Intelligence.

Book Description

Transformer architectures have become the unified foundation of modern AI - powering language models, computer vision systems, and multimodal applications that process text, images, and speech together. Ultimate Multimodal Transformer Models provides a comprehensive, hands-on guide to mastering every major Transformer variant, from foundational encoder-decoder architectures to cutting-edge vision-language models and production GenAI systems.

You begin with the core building blocks of Transformer architecture and text data preparation, then progressively advance through encoder-only models, generative LLMs, RAG, Agentic workflows, and efficient fine-tuning using PEFT, LoRA, and QLoRA. The book then transitions into Vision Transformers, covering ViT, DETR, SAM, CLIP, and Flamingo, before bringing everything together in real-world multimodal applications combining text, vision, and speech using PyTorch and Hugging Face throughout.

What you will learn

● Build and deploy Transformer models for text, vision, and multimodal AI tasks.

● Fine-tune large language models efficiently using PEFT, LoRA, and QLoRA techniques.

● Develop production-ready GenAI applications using RAG pipelines and Agentic AI workflows.

● Apply LLMs to real-world NLP tasks including summarization, question answering, and classification.

Table of Contents

1. The Rise of Transformer Models in Sequence Learning

2. Text Data Preparation for Transformer Models

3. Building Blocks of Transformer Architecture

4. Encoder-only Transformer Configurations

5. Generative Transformers and LLM Architectures

6. Customizing LLMs Using Retrieval-Augmented Generation (RAG)

7. Efficient Fine-Tuning Techniques with PEFT and LoRA

8. Orchestrating LLMs with Tools and Memory

9. Introduction to Vision Transformer Models

10. Vision Transformers for Image Classification

11. Object Detection and Segmentation with Transformer Architectures

12. Vision-Language Models and Multimodal LLMs

13. Real-World Multimodal GenAI Applications

14. Image Generation with Vision Transformers

15. The Future of GenAI with Transformers

       Index

Parametry knihy

949



Osobní odběr Praha, Brno a 46303 dalších

Copyright ©2008-26 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Balikovně a PPL
boxech
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: