Engenharia de IA: Construindo Aplicações com Modelos de Base (Edição em Inglês)
🔗 Link de afiliado — você é levado à loja oficial (Amazon, Shopee, AliExpress...) e paga o mesmo preço. Podemos receber uma comissão pela indicação, sem custo adicional para você.
Engenharia de IA: Construindo Aplicações com Modelos de Base (Edição em Inglês)
Domine a Engenharia de IA: Crie Aplicações Inovadoras com Modelos de Base!
Os avanços recentes em Inteligência Artificial não apenas impulsionaram a demanda por produtos de IA, mas também democratizaram o acesso, transformando-a de uma disciplina complexa em uma ferramenta de desenvolvimento poderosa. Agora, qualquer pessoa, mesmo sem experiência prévia em IA, pode alavancar modelos de base para construir aplicações incríveis. Este livro, escrito por Chip Huyen, é seu guia essencial para a Engenharia de IA: o processo de desenvolvimento de aplicações utilizando modelos de base prontos e acessíveis.
O Que Você Vai Aprender:
- 🚀 Entender a Engenharia de IA e suas diferenças para o Machine Learning tradicional.
- 💡 Dominar o processo de desenvolvimento de aplicações de IA, identificando e superando desafios.
- 🛠️ Explorar técnicas avançadas como Prompt Engineering, RAG, Fine-tuning, Agentes e Dataset Engineering.
- ⚡ Superar gargalos de latência e custo no deploy de modelos de base.
- 📊 Escolher os modelos, datasets e métricas de avaliação ideais para seus projetos.
Para Quem é Este Livro?
Desenvolvedores de aplicações de IA, engenheiros de Machine Learning, arquitetos de sistemas e qualquer profissional que deseje navegar no ecossistema de IA, desde a escolha do modelo até a implantação eficiente de aplicações.
Diferenciais:
Aborda a importância da avaliação de modelos e a abordagem inovadora de IA como juiz. Oferece um framework prático para o desenvolvimento, progredindo de técnicas simples para as mais sofisticadas.
Sobre a Autora:
Chip Huyen é uma referência em IA, com vasta experiência em empresas como Voltron Data, Snorkel AI e NVIDIA. Ela também lecionou Design de Sistemas de Machine Learning em Stanford e é autora do best-seller "Designing Machine Learning Systems".
