Generative KI-Systeme entwickeln

Beschreibung

Von der Idee zur KI-Anwendung – praxisnah und fundiert - Ein Leitfaden für alle wesentlichen Aspekte der Entwicklung generativer KI-Systeme, inklusive Prompt Engineering, RAG, Finetuning und Agenten - Das Buch bietet ein Framework für den Einsatz von KI in realen Anwendungen - Es deckt den kompletten Entwicklungszyklus von KI-Systemen ab, von der Modellentwicklung bis zum produktiven Betrieb   In diesem Praxishandbuch beschreibt Bestsellerautorin Chip Huyen die Werkzeuge des KI-Engineerings und den Prozess der Erstellung von KI-Anwendungen mithilfe generativer Foundation Models. Das Buch deckt den kompletten Entwicklungszyklus von KI-Systemen ab, von der Modellentwicklung bis zum produktiven Betrieb. Entwickler und Entwicklerinnen von KI-Anwendungen erfahren, wie sie sich in der KI-Landschaft zurechtfinden – bei Modellen, Datensätzen, Bewertungs-Benchmarks und der scheinbar unendlichen Zahl von möglichen Anwendungsmustern. Das Buch bietet damit einen praxisorientierten Rahmen für die Entwicklung produktionsreifer generativer KI-Systeme – mit klarem Fokus auf aktuellen Tools, Herausforderungen und Potenzialen im KI-Engineering. - Erfahren Sie, was KI-Engineering ist und wie es sich vom traditionellen Machine-Learning-Engineering unterscheidet - Machen Sie sich mit dem Prozess der KI-Anwendungsentwicklung vertraut und lernen Sie die typischen Herausforderungen sowie mögliche Lösungsansätze kennen - Erkunden Sie verschiedene Techniken zur Modellanpassung wie Prompt Engineering, RAG, Finetuning, Agenten und Dataset Engineering und verstehen Sie deren Funktionsweise - Untersuchen Sie die Engpässe hinsichtlich Latenz und Kosten bei der Bereitstellung von Foundation Models und lernen Sie, wie Sie diese überwinden können - Wählen Sie das passende Modell und die richtigen Metriken, Daten und Entwicklungsmuster für Ihre Anforderungen aus  

Autor*in

Chip Huyen

Themen in »Generative KI-Systeme entwickeln«

LLM NLP Natural Language Processing Python Machine Learning Prompt Enigeering Software Engineering Attention Transformer GPT Embeddings Künstliche Intelligenz

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