AIエンジニアリングに転向したのは2年前です! それは私がこれまで行った中で最高のキャリア移動でした。 今日から始めたい場合は、次のロードマップがあります。

1️⃣マスターパイソン 多くの人がバイブコーディングに忙しい中、コーディングの基礎が強い人は常に目立ちます。 Python は AI コミュニティが話す言語であり、ハーバード大学の CS50p はそれを学ぶのに最適な場所です。 🔗

2️⃣ Python による AI 基礎を終えたら、Python が AI でどのように使用されているかを理解するのに適切な時期です。 アンドリュー・ンによるこの4時間のコースは、素晴らしい出発点です。 🔗

3️⃣ LLMを理解する @3Blue1Brownによるこれら3つのビデオは、おそらくLLMとその内部の仕組みを視覚的に説明する最高のものです。 1. LLMの仕組み 2. トランスフォーマーのディープダイブ 3. 変圧器での注意 4. LLM が事実を保存する方法 🔗

4️⃣ LLM研究 LLM とは何かを理解したところで、次は LLM を自分で構築する方法を学びましょう。 これは、世界で最も偉大な教師による最高のシリーズです。 ニューラルネットゼロからヒーローへ アンドレイ・カルパシー著 🔗

5️⃣ AIエージェント AI エージェントの誇大宣伝に飛び込む前に、誰もが効果的なエージェントの構築に関する Anthropic AI のガイドを読む必要があります。 「エージェントを構築するには、複雑なフレームワークやライブラリは必要なく、コンポーザブルなパターンが必要です」 🔗

6️⃣応用AI フレームワークを追いかけることはお勧めしませんが、このコースは始めたときにCrewAIで受講しました。 これは明確で実用的で、人間のようにエージェントが協力して働くことを考えることを教えてくれます さらに、創設者の@joaomdmouraは優れた教師です。 🔗

7️⃣ AIプロトコル(MCP) エージェントとは何かを理解したので、次はエージェントを外部ツール、API、データベースに接続します。 私の共同創設者と私は、10 +プロジェクトを含むMCPに関するこのハンズオンガイドを公開しました。 無料で、40,000回以上ダウンロードされています。 🔗

7️⃣ プロジェクトベースの学習 この GitHub リポジトリには、AI エンジニアリングに関する 75+ プロジェクトが含まれています。 すべてが100%オープンソースで、 • LLM と RAG • 現実世界の AI エージェント アプリケーション • プロジェクトでの実装、適応、拡張の例 🔗

7️⃣ 書籍 実際のアプリケーションを構築するすべての AI エンジニアは、この本を読む必要があります。 @chiproは素晴らしい教師であり、彼女の本は AI エンジニアリングに関する最高の本の 1 つです。 したがって、10冊の本を読む必要はなく、これで仕事を終えるはずです! 🔗

要約すると、私たちが取り上げた内容は次のとおりです。 - プログラミング(Python) - LLMの基礎 - LLMの構築/LLM研究 - AIエージェントと応用AI - AIプロトコル - AIエンジニアリングプロジェクト - 書籍 フレームワークは決して追いかけないでください。基礎をマスターする。

洞察力に富んだものを見つけた場合は、ネットワークと再共有してください。 お探し→ @akshay_pachaar ✔️ LLM、AIエージェント、機械学習に関するその他の洞察とチュートリアルについては、こちらをご覧ください。