Empowering the Public Sector with Generative AI - Sanjeev Pulapaka, Srinath Godavarthi, Sherry Ding

Empowering the Public Sector with Generative AI (eBook)

From Strategy and Design to Real-World Applications
eBook Download: PDF
2024 | First Edition
XXII, 309 Seiten
Apress (Verlag)
979-8-8688-0473-1 (ISBN)
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This is your guide book to Generative AI (GenAI) and its application in addressing real-world challenges within the public sector. The book addresses a range of topics from GenAI concepts and strategy to public sector use cases, architecture patterns, and implementation best practices. With a general background in technology and the public sector, you will be able to understand the concepts in this book.

The book will help you develop a deeper understanding of GenAI and learn how GenAI differs from traditional AI. You will explore best practices such as prompt engineering, and fine-tuning, and architectural patterns such as Retrieval Augmented Generation (RAG). And you will discover specific nuances, considerations, and strategies for implementation in a public sector organization. 

You will understand how to apply these concepts in a public sector setting and address industry-specific challenges and problems by studying a variety of use cases included in the book in the areas of content generation, chatbots, summarization, and program management.

 

What You Will Learn

  • GenAI concepts and how GenAI differs from traditional AI/ML 
  • Prompt engineering, fine-tuning, RAG, and customizing foundation models
  • Strategy, methodologies, and frameworks for the public sector
  • Public sector use cases in the areas of content generation, summarization, and chatbots, plus program management, analytics, business intelligence, and reporting
  • Architecture and design patterns 
  • Implementation, operations, and maintenance of GenAI applications

 

Who This Book Is For

Technology and business leaders in the public sector who are new to AI/ML and are keen on exploring and harnessing the potential of Generative AI in their respective organizations.

 

 

Erscheint lt. Verlag 28.8.2024
Zusatzinfo XXII, 309 p. 31 illus., 30 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Datenbanken
Mathematik / Informatik Informatik Programmiersprachen / -werkzeuge
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Schlagworte generative AI • Large Language Models • machine learning • Prompt Engineering • Public sector • Retrieval Augmented Generation
ISBN-13 979-8-8688-0473-1 / 9798868804731
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