Generative KI-Systeme entwickeln
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Generative KI-Systeme entwickeln

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dpunkt
Zustand: Gut
Preis:
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Beschreibung

Huyen, Chip
Generative KI-Systeme entwickeln
KI-Engineering für die Praxis - vom Prompt Engineering bis zu RAG und Agenten
Übersetzung:Demmig, Thomas
Kartoniert,

ISBN: 9783960092766

dpunkt
(2025)

Herstelleradresse

dpunkt.verlag GmbH

Wieblinger Weg 17|69123|Heidelberg|DE


E-Mail: niethammer@dpunkt.de

Kartoniert, 528 S.
Sprache: Deutsch
240 mm

Gewicht: 979 g

Neue Ware, Mängelexemplar, Zustand: gut

Retourware: wegen minimaler Lagerspuren und Transportschäden
(wie leichte Kratzer) als Mängelexemplar gekennzeichnet.

Text vom Verlag

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

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