کتاب AI Engineering یا مهندسی هوش مصنوعی از Chip Huyen ،به بررسی فرآیند توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های پایه آماده می‌پردازد. این کتاب تفاوت مهندسی هوش مصنوعی با مهندسی سنتی یادگیری ماشین را توضیح داده و تکنیک‌هایی مانند مهندسی اعلان، تنظیم دقیق، و مدیریت هزینه‌ها و تأخیرها را بررسی می‌کند. همچنین، راهنمایی‌هایی برای انتخاب مدل، مجموعه‌داده و معیارهای ارزیابی مناسب ارائه می‌دهد.با دانلود کتاب جدید AI Engineering زبان اصلی از سایت ورلدکت، سفری به دنیای هوش مصنوعی را آغاز کنید و مهارت ساخت برنامه‌های هوشمند را به اوج برسانید.

مزیت خرید کتاب و رفرنس خارجی و زبان اصلی از سایت ورلدکت

در سایت ورلدکت، تجربه‌ای منحصر‌به‌فرد از خرید کتاب‌های زبان اصلی و خارجی را برای شما فراهم کرده‌ایم. با دسترسی به مجموعه‌ای گسترده از کتاب‌های محبوب و کمیاب، این امکان را دارید که به دنیایی از دانش و داستان‌های جذاب قدم بگذارید. مزیت خرید کتاب خارجی از ورلدکت، ارائه کتاب‌های باکیفیت با قیمت‌های رقابتی، پشتیبانی سریع و امکان درخواست کتاب‌ های خاصی است که به سختی پیدا می‌شوند. اگر به دنبال تقویت زبان، مطالعه منابع اصلی، یا گسترش افق‌های فکری خود هستید، ورلدکت بهترین انتخاب برای شماست. بنابراین کتاب دلخواهتان را با اطمینان سفارش دهید!

معرفی کتاب AI Engineering از چیپ هوین

کتاب AI Engineering: Building Applications with Foundation Models نوشته چیپ هویِن، راهنمایی جامع و عملی برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های پایه آماده است. این کتاب با ارائه مفاهیمی مانند تفاوت مهندسی هوش مصنوعی با یادگیری ماشین سنتی و معرفی ساختار جدید فناوری هوش مصنوعی، به مخاطبان کمک می‌کند تا چالش‌های موجود در هر مرحله از توسعه را شناسایی کرده و راهکارهایی برای غلبه بر آن‌ها پیدا کنند. همچنین، روش‌های نوآورانه‌ای مانند مهندسی اعلان (Prompt Engineering)، RAG، تنظیم دقیق (Fine-Tuning)، و مهندسی مجموعه‌داده‌ها به طور کامل تشریح شده‌اند.

این کتاب علاوه بر ارائه یک چارچوب عملی برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی، به موضوعات مهمی مانند ارزیابی مدل‌های بازمتن و مدیریت گلوگاه‌های هزینه و تأخیر می‌پردازد. چیپ هویِن، که تجربه تدریس طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین در دانشگاه استنفورد و همکاری با شرکت‌هایی مانند NVIDIA را در کارنامه خود دارد، با زبانی ساده و روان به خوانندگان آموزش می‌دهد چگونه از هوش مصنوعی به عنوان ابزاری قدرتمند در ساخت برنامه‌های کاربردی استفاده کنند. این اثر، مکملی ارزشمند برای کتاب قبلی نویسنده، Designing Machine Learning Systems، محسوب می‌شود.

درباره نویسنده :

چیپ هویِن نویسنده، مدرس، و متخصص در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. او در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی و ساخت سیستم‌های کاربردی تجربه گسترده‌ای دارد و سابقه همکاری با شرکت‌های مطرحی مانند NVIDIA و Snorkel AI را در کارنامه خود دارد. همچنین، هویِن مؤسس یک استارتاپ زیرساخت هوش مصنوعی بوده و دوره طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین را در دانشگاه استنفورد تدریس کرده است. او نویسنده کتاب‌های پرفروش Designing Machine Learning Systems و AI Engineering است که هر دو به عنوان منابع ارزشمند در زمینه مهندسی هوش مصنوعی شناخته می‌شوند. فعالیت‌های او در تسهیل دسترسی به فناوری‌های پیشرفته و کاربردی‌سازی هوش مصنوعی در برنامه‌های عملی تأثیرگذار بوده است.

خرید نسخه انگلیسی کتاب مهندسی هوش مصنوعی

برای تهیه نسخه اصلی کتاب AI Engineering می‌توانید از طریق سایت ما سفارش چاپ دیجیتال خود را ثبت کنید. کتاب شما در کمتر از ۲ روز کاری با استفاده از تکنولوژی چاپ افست و با بالاترین کیفیت آماده و ارسال خواهد شد. ما در سایت خود، چاپ کتاب‌ ها را با نهایت دقت و کیفیت انجام می‌دهیم تا نسخه دریافتی شما کاملاً مطابق با نسخه اصلی باشد؛ در برخی موارد حتی از نسخه اورجینال در آمازون نیز با کیفیت‌تر چاپ می‌شود.

ساختار و محتوا کتاب AI Engineering

کتاب AI Engineering: Building Applications with Foundation Models با تمرکز بر توسعه برنامه‌های کاربردی با مدل‌های پایه آماده، ساختاری منظم و هدفمند برای یادگیری و عملی‌سازی این فرآیند ارائه می‌دهد. این کتاب در چند بخش اصلی سازمان‌دهی شده است که هر یک به جنبه‌ای کلیدی از مهندسی هوش مصنوعی می‌پردازد:

1. مقدمه و مفاهیم پایه

کتاب با معرفی مهندسی هوش مصنوعی و تفاوت آن با مهندسی یادگیری ماشین سنتی آغاز می‌شود. نویسنده به اهمیت تغییرات جدید در فناوری و نقش مدل‌های پایه آماده در دسترس‌سازی این فناوری برای همه اشاره می‌کند. همچنین ساختار جدید فناوری هوش مصنوعی (AI Stack) توضیح داده می‌شود.

2. فرآیند توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی

نویسنده یک چارچوب جامع برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد که از تکنیک‌های ساده شروع می‌شود و به روش‌های پیچیده‌تر مانند تنظیم دقیق (Fine-Tuning) و مهندسی اعلان (Prompt Engineering) پیش می‌رود. چالش‌های اصلی در هر مرحله از توسعه مورد بحث قرار می‌گیرد و راه‌حل‌های پیشنهادی ارائه می‌شود.

3. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی

با توجه به افزایش اهمیت ارزیابی مدل‌ها در برنامه‌های بازمتن، این بخش به روش‌های مختلف ارزیابی، از جمله ارزیابی مدل‌های بازمتن و رویکرد “هوش مصنوعی به‌عنوان قاضی” می‌پردازد. نویسنده نشان می‌دهد که ارزیابی درست می‌تواند مانع از شکست‌های فاجعه‌بار شود.

4. مدیریت محدودیت‌ها و بهینه‌سازی

یکی از موضوعات کلیدی در استفاده از مدل‌های پایه، گلوگاه‌های مرتبط با هزینه و تأخیر است. نویسنده راهکارهایی برای کاهش این محدودیت‌ها ارائه می‌دهد تا توسعه‌دهندگان بتوانند برنامه‌های خود را بهینه و مؤثرتر استقرار دهند.

5. انتخاب مدل و داده مناسب

نویسنده به اهمیت انتخاب صحیح مدل، مجموعه‌داده، معیارهای ارزیابی و متریک‌ها اشاره می‌کند و توضیح می‌دهد که چگونه این انتخاب‌ها می‌توانند بر موفقیت پروژه تأثیر بگذارند.

محتوا و اهداف

این کتاب به خوانندگان کمک می‌کند تا مفاهیم پیشرفته هوش مصنوعی را با زبانی ساده و کاربردی بیاموزند. همچنین، ابزارها و تکنیک‌هایی را معرفی می‌کند که توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا از پتانسیل مدل‌های پایه در برنامه‌های واقعی بهره‌برداری کنند. کتاب با تمرکز بر کاربردهای عملی و ارائه مثال‌های واقعی، راهنمایی ارزشمند برای علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و توسعه‌دهندگان حرفه‌ای است.