La feuille de route ultime pour l'ingénierie AI Full-stack pour passer de 0 à 100. C'est le chemin exact tracé sur ce qu'il faut réellement pour passer de Débutant → Ingénieur AI Full-Stack. > Commencez par les fondamentaux de la programmation. > Apprenez Python, Bash, Git et les tests. > Chaque ingénieur AI solide commence par les fondamentaux. > Apprenez à interagir avec les modèles en comprenant les API LLM. > Cela vous enseignera les sorties structurées, le caching, les prompts système, etc. > Les API sont excellentes, mais les LLM bruts ont toujours besoin des dernières informations pour être efficaces. > Apprenez comment les LLM sont généralement augmentés avec plus d'infos/patterns. > Cela vous enseignera les bases du fine-tuning, RAG, l'ingénierie des prompts/contextes, etc. > Des LLM solides sont inutiles sans contexte. C'est là que les techniques de récupération aident. > Apprenez les bases de données vectorielles, la récupération hybride, les stratégies d'indexation, etc. > Une fois la récupération solide, passez au RAG. > Apprenez à construire des pipelines de récupération + génération, le reranking et la récupération multi-étapes en utilisant des frameworks d'orchestration populaires. > Maintenant, entrez dans les Agents AI, où l'AI passe de répondre à agir. > Apprenez la mémoire, les systèmes multi-agents, la conception humaine dans la boucle, les patterns agentiques, etc. > Apprenez à déployer en production avec l'infrastructure. > Cela vous enseignera CI/CD, les conteneurs, le routage des modèles, Kubernetes et le déploiement à grande échelle. > Concentrez-vous sur l'observabilité et l'évaluation. > Apprenez à créer des ensembles de données d'évaluation, LLM-en-juge, le traçage, l'instrumentation et les pipelines d'évaluation continue. ...