Шервин Амиди - преподаватель воркшопа по трансформерам и большим языковым моделям в Стэнфорде, а также член команды Gemini в Google, где он использует большие языковые модели для обработки запросов на основе действий. Ранее Шервин занимался прикладными задачами машинного обучения для рекомендательных систем в Uber Eats, сосредотачиваясь на обучении представлений для улучшения рекомендаций блюд. Помимо этого, он опубликовал несколько научных статей на стыке глубокого обучения и вычислительной биологии. Шервин получил степени бакалавра и магистра в École Centrale Paris, а также степень магистра в Стэнфордском университете.
Эта книга представляет собой краткое и наглядное руководство для всех, кто хочет освежить свои знания основ в контексте собеседований на программистские должности, занятий по компьютерным наукам или просто для удовлетворения собственного любопытства.
