Sono passato all'Ingegneria AI 2 anni fa! È stata la migliore mossa professionale che abbia mai fatto. Se vuoi iniziare oggi, ecco una roadmap:

1️⃣ Masterizza Python Mentre molti sono occupati a codificare senza una direzione, coloro che hanno solide basi di programmazione si faranno sempre notare. Python è il linguaggio parlato dalla comunità AI, e il CS50p di Harvard è il posto migliore per impararlo. 🔗

2️⃣ AI con Python Una volta che hai completato le basi, è il momento giusto per capire come Python viene utilizzato nell'AI. Questo corso di 4 ore di Andrew Ng è un ottimo punto di partenza. 🔗

3️⃣ Comprendere gli LLM Questi tre video di @3Blue1Brown sono senza dubbio i migliori spiegatori visivi degli LLM e del loro funzionamento interno. 1. Come funzionano gli LLM 2. Approfondimento sui Transformers 3. Attenzione nei transformers 4. Come gli LLM memorizzano i fatti 🔗

4️⃣ Ricerca LLM Ora che sai cosa sono gli LLM, è tempo di imparare a costruirli da solo. Questa è la migliore serie del miglior insegnante del mondo. Reti neurali da zero a eroe di Andrej Karpathy 🔗

5️⃣ Agenti AI Prima di tuffarsi nell'hype degli agenti AI, tutti dovrebbero leggere la guida di Anthropic AI su come costruire agenti efficaci. "Per costruire un agente, non hai bisogno di framework o librerie complessi, ma piuttosto di modelli componibili" 🔗

6️⃣ AI Applicata Non consiglio di inseguire framework, ma ho seguito questo corso su CrewAI quando ho iniziato. È chiaro, pratico e ti insegna a pensare agli agenti come esseri umani che lavorano insieme. Inoltre, il fondatore @joaomdmoura è un insegnante eccellente. 🔗

7️⃣ Protocolli AI (MCP) Ora che hai capito cosa sono gli agenti, è tempo di collegarli a strumenti esterni, API e database. Il mio co-fondatore ed io abbiamo pubblicato questa guida pratica su MCP con oltre 10 progetti. È gratuita e scaricata più di 40.000 volte. 🔗

7️⃣ Apprendimento basato su progetti Questo repository GitHub contiene oltre 75 progetti sull'Ingegneria AI. Tutto è 100% open-source, coprendo • LLM e RAG • Applicazioni di agenti AI nel mondo reale • Esempi da implementare, adattare e scalare nei tuoi progetti 🔗

7️⃣ Libro(i) Ogni ingegnere AI che costruisce applicazioni nel mondo reale dovrebbe leggere questo libro. @chipro è un'insegnante straordinaria e il suo libro è uno dei migliori sull'Ingegneria AI. Quindi, non devi leggere 10 libri, questo dovrebbe bastare! 🔗

In sintesi, ecco cosa abbiamo trattato: - Programmazione (Python) - Fondamenti degli LLM - Costruzione di LLM/ Ricerca sugli LLM - Agenti AI e AI applicata - Protocolli AI - Progetti di ingegneria AI - Libro(i) Non inseguire i framework: vanno e vengono. Padroneggia i fondamenti.

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