Generative KI-Systeme entwickeln
Huyen, Chip (11.12.2025)Generative KI-Systeme entwickeln · Huyen, Chip
KI-Engineering für die Praxis – vom Prompt Engineering bis zu RAG und Agenten
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- Verlag: O'Reilly
- Autor: Huyen, Chip
- Übersetzer: Demmig, Thomas
- ISBN: 978-3-96009-276-6
- Veröffentlichung: 11.12.2025
- Produktform: Taschenbuch
- Umfang: 528 Seiten
- Maße: 165 x 240 (B/H)
- Sprache: deutsch
- Originalsprache: englisch
- Lesealter: Entwickler*innen von KI-Anwendungen, Data Scientists, KI-Engineers, ML-Engineers, Software Engineers
- MwSt: 7 %
- Lesemotiv: Verstehen
- Produktart: Taschenbuch
- Produktform: Taschenbuch
- 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
Biografie – Huyen, Chip
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