![[รีวิว] Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision (Denis Rothman) สรุปหนังสือ.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2596594/c1a-085k3-z3oq80mzi3vm-3zdlzf.jpg)
Show Notes
Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision (Denis Rothman)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1805128728?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Transformers-for-Natural-Language-Processing-and-Computer-Vision-Denis-Rothman.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/generative-ai-for-beginners-made-easy-master-artificial/id1745782112?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Transformers+for+Natural+Language+Processing+and+Computer+Vision+Denis+Rothman+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Transformers-for-Natural-Language-Processing-and-Computer-Vision-Denis-Rothman.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Transformers-for-Natural-Language-Processing-and-Computer-Vision-Denis-Rothman.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Transformers-for-Natural-Language-Processing-and-Computer-Vision-Denis-Rothman.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1805128728/
#กลไกความสนใจ #การไฟน์จูนBERTและGPT #การสร้างคำตอบเสริมด้วยการค้นคืน #VisionTransformerและCLIP #การอธิบายโมเดลด้วยBertVizLIMEและSHAP #TransformersforNaturalLanguageProcessingandComputerVision
หนังสือ Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision ฉบับพิมพ์ครั้งที่สาม ของ Denis Rothman เป็นคู่มือเชิงปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์ ที่อธิบายการใช้สถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์กับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ และงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เนื้อหาวางอยู่ระหว่างหนังสือสอนเขียนโปรแกรม คู่มือเลือกใช้โมเดล และบทนำสู่ระบบปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิดสมัยใหม่ ผู้อ่านจะเริ่มจากแนวคิดพื้นฐานของ Transformer แล้วเชื่อมไปสู่โมเดลสำคัญ เช่น BERT, GPT, T5, PaLM, Vision Transformer, CLIP และ DALL-E หนังสือไม่ได้มองโมเดลเป็นเพียงเครื่องมือสร้างข้อความ แต่ครอบคลุมวงจรการนำไปใช้จริง ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลและโทเคนไนเซอร์ การพรีเทรนและไฟน์จูน การสรุปความ การตอบคำถาม การค้นคืนข้อมูลด้วยเวกเตอร์ ไปจนถึงการสร้างระบบหลายรูปแบบที่ประมวลผลข้อความ ภาพ และวิดีโอ จุดมุ่งหมายหลัก คือช่วยให้ผู้มีพื้นฐาน Python และแมชชีนเลิร์นนิง สามารถตัดสินใจ ออกแบบ และทดลองสร้างโซลูชันด้วยแพลตฟอร์มอย่าง Hugging Face, OpenAI และ Google Vertex AI ได้อย่างมีเหตุผล.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1805128728?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Transformers-for-Natural-Language-Processing-and-Computer-Vision-Denis-Rothman.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/generative-ai-for-beginners-made-easy-master-artificial/id1745782112?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Transformers+for+Natural+Language+Processing+and+Computer+Vision+Denis+Rothman+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Transformers-for-Natural-Language-Processing-and-Computer-Vision-Denis-Rothman.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Transformers-for-Natural-Language-Processing-and-Computer-Vision-Denis-Rothman.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Transformers-for-Natural-Language-Processing-and-Computer-Vision-Denis-Rothman.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1805128728/
#กลไกความสนใจ #การไฟน์จูนBERTและGPT #การสร้างคำตอบเสริมด้วยการค้นคืน #VisionTransformerและCLIP #การอธิบายโมเดลด้วยBertVizLIMEและSHAP #TransformersforNaturalLanguageProcessingandComputerVision
หนังสือ Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision ฉบับพิมพ์ครั้งที่สาม ของ Denis Rothman เป็นคู่มือเชิงปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์ ที่อธิบายการใช้สถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์กับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ และงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เนื้อหาวางอยู่ระหว่างหนังสือสอนเขียนโปรแกรม คู่มือเลือกใช้โมเดล และบทนำสู่ระบบปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิดสมัยใหม่ ผู้อ่านจะเริ่มจากแนวคิดพื้นฐานของ Transformer แล้วเชื่อมไปสู่โมเดลสำคัญ เช่น BERT, GPT, T5, PaLM, Vision Transformer, CLIP และ DALL-E หนังสือไม่ได้มองโมเดลเป็นเพียงเครื่องมือสร้างข้อความ แต่ครอบคลุมวงจรการนำไปใช้จริง ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลและโทเคนไนเซอร์ การพรีเทรนและไฟน์จูน การสรุปความ การตอบคำถาม การค้นคืนข้อมูลด้วยเวกเตอร์ ไปจนถึงการสร้างระบบหลายรูปแบบที่ประมวลผลข้อความ ภาพ และวิดีโอ จุดมุ่งหมายหลัก คือช่วยให้ผู้มีพื้นฐาน Python และแมชชีนเลิร์นนิง สามารถตัดสินใจ ออกแบบ และทดลองสร้างโซลูชันด้วยแพลตฟอร์มอย่าง Hugging Face, OpenAI และ Google Vertex AI ได้อย่างมีเหตุผล.
