La hoja de ruta definitiva de ingeniería de IA de pila completa para pasar de 0 a 100. Este es el camino exacto trazado sobre lo que realmente se necesita para pasar de principiante → ingeniero de IA full-stack. > Comience con los fundamentos de codificación. > Aprende Python, Bash, Git y pruebas. > Todo ingeniero de IA fuerte comienza con los fundamentos. > Aprenda a interactuar con los modelos mediante la comprensión de las API de LLM. > Esto le enseñará salidas estructuradas, almacenamiento en caché, avisos del sistema, etc. > API son excelentes, pero los LLM sin procesar aún necesitan la información más reciente para ser efectivos. > Aprenda cómo los LLM generalmente se aumentan con más información / patrones. > Esto le enseñará los conceptos básicos de ajuste fino, RAG, ingeniería de avisos / contexto, etc. > Los LLM fuertes son inútiles sin contexto. Ahí es donde ayudan las técnicas de recuperación. > Aprenda sobre bases de datos vectoriales, recuperación híbrida, estrategias de indexación, etc. > Una vez que la recuperación sea sólida, muévase a RAG. > Aprenda a crear canalizaciones de recuperación + generación, reclasificación y recuperación de varios pasos mediante marcos de orquestación populares. > Ahora, ingrese a los agentes de IA, donde la IA pasa de responder a actuar. > Aprenda memoria, sistemas multiagente, diseño humano-in-the-loop, patrones agénticos, etc. > Aprenda a realizar envíos en producción con Infraestructura. > Esto le enseñará CI/CD, contenedores, enrutamiento de modelos, Kubernetes e implementación a escala. > Centrarse en la observabilidad y la evaluación. > Aprenda a crear conjuntos de datos de evaluación, LLM como juez, seguimiento, instrumentación y canalizaciones de evaluación continua. ...