Am trecut la AI Engineering acum 2 ani! A fost cea mai bună mișcare în carieră pe care am făcut-o vreodată. Dacă doriți să începeți astăzi, iată o foaie de parcurs:

1️⃣ Maestru Python În timp ce mulți sunt ocupați cu codarea, cei cu fundamente puternice de codare vor ieși întotdeauna în evidență. Python este limbajul pe care îl vorbește comunitatea AI, iar CS50p de la Harvard este cel mai bun loc pentru a-l învăța. 🔗

2️⃣ AI cu Python Odată ce ați terminat cu elementele fundamentale, este momentul potrivit să înțelegeți cum este folosit Python în AI. Acest curs de 4 ore realizat de Andrew Ng este un punct de plecare excelent. 🔗

3️⃣ Înțelegerea LLM-urilor Aceste trei videoclipuri de @3Blue1Brown sunt, fără îndoială, cele mai bune explicații vizuale ale LLM-urilor și ale funcționării lor interne. 1. Cum funcționează LLM-urile 2. Transformers Deep-dive 3. Atenție în transformatoare 4. Cum stochează LLM-urile fapte 🔗

4️⃣ Cercetare LLM Acum că înțelegeți ce sunt LLM-urile, este timpul să învățați cum să le construiți singuri. Aceasta este cea mai mare serie a celui mai mare profesor din lume. Rețelele neuronale de la zero la erou de Andrej Karpathy 🔗

5️⃣ Agenți AI Înainte de a intra în hype-ul agenților AI, toată lumea ar trebui să citească ghidul Anthropic AI despre construirea agenților eficienți. "Pentru a construi un agent, nu aveți nevoie de framework-uri sau biblioteci complexe, ci mai degrabă de modele componibile" 🔗

6️⃣ AI aplicat Nu recomand urmărirea cadrelor, dar am urmat acest curs pe CrewAI când am început. Este clar, practic și te învață să te gândești la agenți ca la oameni care lucrează împreună În plus, fondatorul @joaomdmoura este un profesor excelent. 🔗

7️⃣ Protocoale AI (MCP) Acum că înțelegeți ce sunt agenții, este timpul să îi conectați la instrumente externe, API-uri și baze de date. Co-fondatorul meu și cu mine am publicat acest ghid practic despre MCP cu 10+ proiecte. Este gratuit și descărcat de peste 40.000 de ori. 🔗

7️⃣ Învățare bazată pe proiecte Acest depozit GitHub conține 75+ proiecte despre AI Engineering. Totul este 100% open-source, acoperind • LLM-uri și RAG-uri • Aplicații ale agenților AI din lumea reală • Exemple de implementare, adaptare și scalare în proiectele dvs. 🔗

7️⃣ Cărți Fiecare inginer AI care construiește aplicații din lumea reală ar trebui să citească această carte. @chipro este o profesoară remarcabilă, iar cartea ei este una dintre cele mai bune despre ingineria AI. Deci, nu trebuie să citiți 10 cărți, aceasta ar trebui să își facă treaba! 🔗

Pentru a rezuma, iată ce am acoperit: - Programare (Python) - Fundamentele LLM - Construirea de LLM-uri / cercetare LLM - Agenți AI și AI aplicată - Protocoale AI - Proiecte de inginerie AI - Cărți Nu urmăriți niciodată cadrele - ele vin și pleacă. Stăpânește elementele fundamentale.

Dacă ți s-a părut util, redistribui cu rețeaua ta. Găsește-mă → @akshay_pachaar ✔️ Pentru mai multe informații și tutoriale despre LLM-uri, agenți AI și învățare automată!