AI-Engineering: Grundlagen, Lernpfade und Deployment-Lab-Kits
Key Takeaway
AI‑Engineering ist die Grundlage, um aus theoretischem Wissen funktionsfähige, effiziente und sichere intelligente Systeme zu bauen.
Summary
- Zielgruppe & Mission – Das Buch richtet sich an Studierende und Praktiker, die das Feld der KI-Entwicklung systematisch erlernen wollen. Ziel ist es, AI‑Engineering als eigenständige Disziplin neben Software‑ und Computer‑Engineering zu etablieren.
- Repository-Komponenten –
- Textbook – Quellcode des Lehrbuchs (Markdown, LaTeX).
- TinyTorch – Lern‑Framework zum Implementieren von Autograd, Optimzern, Attention‑Mechanismen und mehr von Grund auf.
- Hardware‑Kits – Arduino, Raspberry Pi und andere Edge‑Geräte für praktische Labs.
- Co‑Labs – Interaktive Projekte, die Theorie mit Code und Geräten verbinden.
- Andere Unterverzeichnisse wie .github, .vale, .vscode für CI/CD, Style‑Checks und Entwicklungsumgebungen.
- Lernpfade (Start Here) –
- READ – Kapitel 1 & Benchmarking‑Kapitel im Textbuch.
- BUILD – TinyTorch‑Einführung, Module 01 bis hin zu CNNs, Transformers und MLPerf‑Benchmarks.
- DEPLOY – Ausprobieren von Kits auf Arduino, Raspberry Pi, etc.
- CONNECT – Teilnahme an Discussions.
- Lern‑Stack – Visualisiert, wie Theorie, Hands‑On‑Aktivitäten (Software, Hardware, Co‑Labs) und Deployment zusammenhängen, inklusive geplanten AI‑Olympics 2026.
- Inhalte – Kapitelstruktur: Design, Building Blocks, Workflow, Data Engineering, Training, Performance, Deployment, Trust. Fokus auf Effizienz, Optimierung, HW‑Beschleunigung, MLOps, On‑device Learning, Responsible AI, Nachhaltigkeit.
- Zusätzliche Details – Lizenz: MIT‑ähnliche Open‑Source‑Lizenz. MIT‑Press‑Hardcopy geplant 2026. Online‑Version, PDF/EPUB‑Downloads, und ein Open‑Collective‑Fundraising-Portal.
Related queries:
Wie installiere ich TinyTorch auf meinem Rechner?
Welche Hardware‑Kits stehen für die Deployment‑Labs zur Verfügung?
Wie kann ich an den Co‑Labs teilnehmen und welche Themen werden dort behandelt?