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

Autorentext

Chip Huyen arbeitet an der Schnittstelle von KI, Daten und Storytelling. Sie war bei Snorkel AI und NVIDIA tätig, gründete ein Startup für KI-Infrastruktur (das übernommen wurde) und hat zum Design von Machine Learning Systemen an der Stanford University gelehrt. Dieses Buch basiert auf ihrer Erfahrung in der Unterstützung großer Unternehmen und Startups bei der Nutzung von KI für praktische Anwendungen. Ihr Buch »Designing Machine Learning Systems« (O'Reilly) wurde in über 10 Sprachen übersetzt.