Книга посвящена практической разработке решений в области искусственного интеллекта и машинного обучения с акцентом на реальную практику. Подход «сначала код — потом теория» позволяет осваивать ключевые идеи ИИ без углубленной математической подготовки. Рассматриваются основные направления современного ИИ: компьютерное зрение, NLP и генеративные модели. На практике разбирается работа с PyTorch, трансформерами, моделями из библиотеки Hugging Face, рассматриваются диффузионные модели, а также методы адаптации моделей — промпт-инжиниринг, дообучение моделей и LoRA. Отдельное внимание уделено развертыванию моделей в Интернете и в облаке, что позволяет пройти полный цикл создания ИИ-решений — от обучения до внедрения.