Den ultimata färdplanen för AI-teknik i full stack för att gå från 0 till 100. Detta är den exakta utstakade vägen för vad som faktiskt krävs för att gå från nybörjare → fullstack AI-ingenjör. > Börja med grunderna i kodning. > Lär dig Python, Bash, Git och testning. > Varje stark AI-ingenjör börjar med grunderna. > Lär dig hur du interagerar med modeller genom att förstå LLM API:er. > Detta kommer att lära dig strukturerade utdata, cachning, systemanvisningar, etc. > API:er är fantastiska, men råa LLM:er behöver fortfarande den senaste informationen för att vara effektiva. > Lär dig hur LLM:er vanligtvis förstärks med mer info/mönster. > Detta kommer att lära dig grunderna i finjustering, RAG, prompt-/kontextteknik, etc. > Starka LLM:er är värdelösa utan sammanhang. Det är där hämtningstekniker hjälper. > Lär dig mer om vektordatabaser, hybridhämtning, indexeringsstrategier osv. > När apporteringen är solid, flytta in i RAG. > Lär dig att skapa pipelines för hämtning + generering, omrankning och hämtning i flera steg med hjälp av populära orkestreringsramverk. > Nu kan du kliva in i AI Agents, där AI går från att svara till att agera. > Lär dig minne, multiagentsystem, human-in-the-loop-design, agentiska mönster, etc. > Lär dig hur du levererar i produktion med Infrastruktur. > Detta lär dig CI/CD, containrar, modellroutning, Kubernetes och distribution i stor skala. > Fokus på observerbarhet och utvärdering. > Lär dig hur du skapar utvärderingsdatauppsättningar, LLM-as-a-judge, spårning, instrumentation och pipelines för kontinuerlig utvärdering. ...