Coleção de materiais sobre AI Engineering

• Uma seleção apenas dos recursos mais úteis entre mais de 1.200 links consultados por Chip Huyen ao escrever o livro "AI Engineering" e mais de 1.000 repositórios de AI no GitHub
• Inclui links importantes relacionados a cada capítulo do livro e breves resumos

Índice

• Fundamentos da teoria de ML
• Capítulo 1. Planejando aplicações com modelos fundacionais
• Capítulo 2. Entendendo modelos fundacionais
  • Treinamento de modelos grandes
  • Sampling
  • Tamanho de contexto e eficiência de contexto
• Capítulos 3 + 4. Metodologia de avaliação
• Capítulo 5. Prompt Engineering
  • Guias de prompt engineering
  • Prompt engineering defensivo
• Capítulo 6. RAG e agentes
  • RAG
  • Agentes
• Capítulo 7. Finetuning
• Capítulo 8. Engenharia de datasets
  • Datasets públicos
• Capítulo 9. Otimização de inferência
• Capítulo 10. Arquitetura de AI Engineering e feedback dos usuários
• Bônus: blogs de engenharia organizacional

[jhj0517]

Obrigado

[curiousotter]

Incrível ver alguém disponibilizar tudo o que encontrou durante a própria pesquisa.. Vou arrumar um tempo para dar uma olhada por cima. Obrigado