Collection de ressources sur l’AI Engineering

• Une sélection des ressources les plus utiles parmi plus de 1 200 liens et plus de 1 000 dépôts GitHub sur l’IA auxquels Chip Huyen s’est référée en écrivant le livre « AI Engineering »
• Contient, pour chaque chapitre du livre, des liens importants associés et de brefs résumés

Sommaire

• ML Theory Fundamentals
• Chapter 1. Planning Applications with Foundation Models
• Chapter 2. Understanding Foundation Models
  • Training large models
  • Sampling
  • Context length and context efficiency
• Chapters 3 + 4. Evaluation Methodology
• Chapter 5. Prompt Engineering
  • Prompt engineering guides
  • Defensive prompt engineering
• Chapter 6. RAG and Agents
  • RAG
  • Agents
• Chapter 7. Finetuning
• Chapter 8. Dataset Engineering
  • Public datasets
• Chapter 9. Inference Optimization
• Chapter 10. AI Engineering Architecture and User Feedback
• Bonus: Organization engineering blogs

[jhj0517]

Merci.

[curiousotter]

Le fait qu’il rende publiques toutes les ressources qu’il a trouvées au fil de ses recherches… c’est vraiment impressionnant. Il va falloir que je prenne un moment pour les parcourir. Merci.