Det ultimate fullstack-veikartet for AI Engineering for å gå fra 0 til 100. Dette er den nøyaktige kartlagte banen for hva som faktisk skal til for å gå fra nybegynner → full-stack AI Engineer. > Begynn med grunnleggende koding. > Lær Python, Bash, Git og testing. > Alle sterke AI-ingeniører starter med det grunnleggende. > Lær hvordan du samhandler med modeller ved å forstå LLM-API-er. > Dette vil lære deg strukturerte utdata, caching, systemmeldinger osv. > API-er er flotte, men rå LLM-er trenger fortsatt den nyeste informasjonen for å være effektive. > Lær hvordan LLM-er vanligvis utvides med mer informasjon/mønstre. > Dette vil lære deg det grunnleggende om finjustering, RAG, prompt/kontekstteknikk, etc. > Sterke LLM-er er ubrukelige uten kontekst. Det er her gjenfinningsteknikker hjelper. > Lær om vektor-DB-er, hybrid gjenfinning, indekseringsstrategier, etc. > Når hentingen er solid, flytter du til RAG. > Lær å bygge datasamlebånd for henting + generering, omrangering og flertrinnshenting ved hjelp av populære orkestreringsrammeverk. > Nå kan du gå inn i AI Agents, der AI går fra å svare til å handle. > Lær minne, multiagentsystemer, menneske-i-løkken-design, agentiske mønstre, etc. > Lær hvordan du leverer i produksjon med infrastruktur. > Dette vil lære deg CI/CD, containere, modellruting, Kubernetes og distribusjon i stor skala. > Fokus på observerbarhet og evaluering. > Lær hvordan du oppretter evalueringsdatasett, LLM-as-a-judge, sporing, instrumentering og samlebånd for kontinuerlig evaluering. ...