The book "AI and ML for Coders in PyTorch" is a comprehensive guide to generative AI and machine learning, written specifically for coders who want to learn about these cutting-edge technologies using PyTorch. The book covers the basics of AI and ML, including neural networks, deep learning, and natural language processing, as well as more advanced topics such as reinforcement learning and transfer learning. It also provides practical examples and exercises to help readers apply their newfound knowledge to real-world projects. The author, Michael A. Gal, is a renowned expert in the field of AI and ML, and his writing style is clear and concise, making the complex concepts easy to understand. He emphasizes the importance of understanding the process of technology evolution and developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the survival of the unification of people in a warring state. The book begins with an introduction to AI and ML, explaining how they have evolved over time and what they are used for. The author then delves into the details of PyTorch, an open-source machine learning library that provides a Python interface for building and training neural networks. The book covers the basics of PyTorch, including tensors, variables, and autograd, and shows how to use them to build and train simple neural networks.

Книга «AI and ML for Coders in PyTorch» - это всеобъемлющее руководство по генеративному ИИ и машинному обучению, написанное специально для кодеров, которые хотят узнать об этих передовых технологиях с помощью PyTorch. Книга охватывает основы ИИ и МЛ, включая нейронные сети, глубокое обучение и обработку естественного языка, а также более продвинутые темы, такие как обучение с подкреплением и обучение с переносом. Он также предоставляет практические примеры и упражнения, чтобы помочь читателям применить свои новообретенные знания в реальных проектах. Автор, Майкл А. Галь, является известным экспертом в области ИИ и МЛ, и его стиль письма ясен и лаконичен, что делает сложные концепции простыми для понимания. Он подчеркивает важность понимания процесса эволюции технологий и выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания человечества и выживания объединения людей в воюющем государстве. Книга начинается с введения в ИИ и МЛ, объясняющего, как они развивались с течением времени и для чего используются. Затем автор углубляется в детали PyTorch - библиотеки машинного обучения с открытым исходным кодом, которая предоставляет интерфейс Python для построения и обучения нейронных сетей. Книга охватывает основы PyTorch, включая тензоры, переменные и автоград, и показывает, как использовать их для построения и обучения простых нейронных сетей.

''