کتاب AI Engineering

AI Engineering: راهنمای عملی توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی با Foundation Models

معرفی کتاب و هدف آن

کتاب AI Engineering نوشته Chip Huyen یک مرجع جامع برای توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی است که با استفاده از Foundation Models ساخته می‌شوند. این کتاب به توسعه‌دهندگان، مهندسان داده، محققان AI و علاقه‌مندان به ساخت سیستم‌های هوشمند کمک می‌کند تا فرآیند ساخت، ارزیابی و بهینه‌سازی اپلیکیشن‌های AI را به شکل عملی و قابل فهم یاد بگیرند.

با پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی و دسترسی آسان به مدل‌های آماده، بسیاری از افراد حتی بدون تجربه قبلی در AI می‌توانند اپلیکیشن‌های هوشمند بسازند. این کتاب نشان می‌دهد چگونه می‌توان از مدل‌های آماده به عنوان ابزار توسعه استفاده کرد و از فرصت‌های AI بهره برد.

یادگیری AI Engineering و تفاوت آن با Machine Learning Engineering

در این کتاب تفاوت بین AI Engineering و ML Engineering به‌طور کامل توضیح داده شده است. AI Engineering تمرکز بیشتری بر روی پیاده‌سازی اپلیکیشن‌ها با مدل‌های آماده دارد و شامل مدیریت چرخه کامل توسعه، از انتخاب مدل و داده تا ارزیابی، بهینه‌سازی و استقرار سیستم می‌شود. این رویکرد باعث می‌شود توسعه‌دهندگان بتوانند سیستم‌های پیچیده و قابل اعتماد AI بسازند بدون اینکه نیاز به طراحی مدل از پایه داشته باشند.

شروع با Foundation Models

یکی از مهم‌ترین مباحث کتاب، Foundation Models است. این مدل‌ها پایه و ستون اصلی اپلیکیشن‌های AI مدرن هستند و امکان ساخت سریع و بهینه سیستم‌های هوشمند را فراهم می‌کنند. کتاب با معرفی ساختار و ویژگی‌های این مدل‌ها شروع می‌شود و نشان می‌دهد چگونه می‌توان از آن‌ها برای حل مسائل واقعی استفاده کرد.

ارزیابی مدل‌ها و سیستم‌های AI

یکی از چالش‌های اصلی در توسعه AI، ارزیابی مدل‌ها و سیستم‌ها است. این کتاب روش‌های مختلف ارزیابی را آموزش می‌دهد، از جمله استفاده از AI-as-a-judge و معیارهای متداول برای سنجش عملکرد مدل‌ها. شما یاد می‌گیرید چگونه دقت، کارایی و قابلیت اعتماد مدل‌ها را بررسی کنید و از بروز خطاهای جدی در سیستم جلوگیری نمایید.

مهندسی Prompt و تکنیک‌های پیشرفته

یکی از بخش‌های کلیدی کتاب مربوط به Prompt Engineering است. در این فصل، نحوه طراحی و بهینه‌سازی promptها برای مدل‌های آماده توضیح داده می‌شود. همچنین مفاهیمی مانند RAG، Agents، Finetuning و Dataset Engineering پوشش داده شده و نشان می‌دهد چگونه می‌توان مدل‌ها را برای کاربردهای خاص تنظیم و سفارشی کرد.

بهینه‌سازی استنتاج و عملکرد

کتاب همچنین به بررسی می‌پردازد تا اطمینان حاصل شود اپلیکیشن‌های AI با کار می‌کنند. شما یاد می‌گیرید چگونه موانع عملکرد و هزینه را شناسایی و رفع کنید و سیستم‌های خود را برای محیط‌های تولیدی بهینه کنید.