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Engenharia de IA

Construindo aplicativos com modelos de base

Chip Huyen

O’Reilly, 2025

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Avaliação Editorial

getAbstract synthétise des ouvrages* qui permettent aux utilisateurs de mieux comprendre le monde pour le rendre meilleur. Quel que soit le livre que nous sélectionnons pour notre bibliothèque, il doit se distinguer par l'un ou l'autre des deux critères suivants :

Enrichissant – Les enseignements que vous en tirerez orienteront et amélioreront vos décisions.

Utile – Les conseils pratiques qui sont dispensés vous aideront à améliorer la prise de décision.

Nous évaluons chaque contenu sur une échelle de 1 à 10 en fonction de ces deux qualités essentielles . La note attribuée vous permet de classer les titres de votre liste de lecture de Plaisant (5) à Excellent (10). Les livres qui obtiennent moins de 5 ne font pas l'objet d'une publication. Voici ce que signifie chaque note :

10 – Excellent. Un livre utile et/ou instructif qui, outre ses nombreuses qualités, fait office de classique du genre. Une référence.
9 – Superbe. Un livre utile et/ou instructif extrêmement bien écrit et structuré, qui présente de multiples caractéristiques positives et aucune lacune notable.
8 – Très bien. Un livre utile et/ou instructif qui présente de multiples caractéristiques positives mais quelques points faibles. L'ouvrage peut par exemple présenter les dernières découvertes dans un domaine spécialisé et être rédigé par un expert, mais pécher par son style d'écriture.
7 – Bien. Un livre utile et/ou instructif, qui combine deux ou plusieurs caractéristiques positives. Il peut par exemple contenir des idées novatrices, présentées de manière engageante.
6 – Appréciable. Un livre utile et/ou instructif, qui présente au moins un aspect engageant. Il peut, par exemple, être particulièrement bien structuré.
5 – Plaisant. Un livre utile et/ou instructif, même si le contenu pourrait être amélioré. Ce livre peut par exemple prodiguer des conseils utiles dans certains domaines, mais être répétitif et sans relief particulier.

*getAbstract synthétise bien plus que des livres. Nous recherchons tous types de contenus pouvant intéresser nos lecteurs : des livres, mais également des articles, des rapports, des vidéos et des podcasts. Nos classifications sont valables pour les livres, mais également pour les autres formats que nous proposons.

Qualidades

Analítico
Baseado na Ciência
Aplicável

Si la notation vous indique le niveau qualitatif du livre en fonction de nos deux critères principaux, elle n'explique aucune caractéristique particulière. Nous nous appuyons donc sur 20 qualités qui définissent les traits essentiels de l'ouvrage :

Pratique – Vous obtiendrez des conseils que vous pourrez aisément mettre en pratique sur votre lieu de travail ou dans des situations quotidiennes.
Analytique – Vous comprendrez les mécanismes internes du sujet abordé.
Connaissance du contexte – Vous aurez accès à des connaissances contextuelles pouvant servir de base à l'action ou à l'analyse.
Audacieux – Vous découvrirez des arguments susceptibles de rompre avec les points de vue dominants.
Complet – Vous trouverez une étude exhaustive du sujet.
Exemples concrets – Vous obtiendrez des conseils pratiques illustrés par des récits d'applications concrètes ainsi que des anecdotes authentiques.
Polémique – Vous serez confronté à des idées faisant l'objet d'un débat animé.
Éloquent –Vous prendrez plaisir à découvrir un ouvrage rédigé ou composé de main de maître.
Captivant – Vous serez captivé par cet ouvrage du début à la fin.
Révélateur – Vous découvrirez des informations très surprenantes.
Niveau débutant – Cet ouvrage constitue un bon point de départ si vous avez peu ou aucune expérience/connaissance du domaine traité.
Niveau Expert – Vous obtiendrez des informations/recommandations spécialisées utiles dans votre domaine de spécialité.
Sujet d'actualité – Plongez au cœur d'un thème qui fait l'objet d'un vif débat.
Innovant – Découvrez des idées et des concepts innovants sur des tendances et des produits inédits.
Vu de l'intérieur – Vous aurez le privilège d'être initié par un spécialiste du domaine.
Stimulant – Vous aurez envie de mettre immédiatement en pratique les conseils prodigués.
Aperçu – Vous acquerrez une appréciation globale du sujet et de ses aspects principaux.
Approche scientifique – Vous aurez accès à des faits et des chiffres fondés sur la recherche scientifique.
Visionnaire – Vous aurez un aperçu de l'avenir et ce qu'il vous réserve.
Bien structuré – Vous trouverez ce contenu particulièrement bien structuré, ce qui facilite l'adhésion à ses idées ou leur mise en œuvre.

Recomendação

Vários modelos de base de IA prontamente disponíveis podem ser aplicados a uma infinidade de utilizações. Esses modelos permitem que mesmo aqueles com relativamente pouco conhecimento técnico ou experiência com IA construam produtos de IA. A cientista da computação Chip Huyen ensina você a adaptar um modelo às suas necessidades específicas e escolher um modelo que funcione melhor no seu caso.

Resumo

A engenharia de IA difere da engenharia tradicional de aprendizado das máquinas.

O que distingue a IA hoje das versões anteriores é a sua escala. Aplicativos como ChatGPT, Gemini e Midjourney consomem quantidades significativas de eletricidade e são treinados em quantidades impressionantes de dados. Esses modelos de IA poderosos podem executar inúmeras aplicações, aumentando o seu valor econômico – e, em última análise, melhorando a vida das pessoas.

O treinamento de IAs de grandes modelos de linguagem (LLM) requer enormes quantidades de dados e poder computacional. Poucas empresas conseguem atender a essa demanda. A diferença entre os LLMs atuais e os modelos de linguagem anteriores é a “autossupervisão”: algoritmos de modelos de linguagem mais antigos precisavam de dados especificamente rotulados – o que pode levar muito tempo e recursos para serem coletados. A supervisão envolve marcar dados com comportamento e outros recursos que você deseja que um modelo aprenda e depois os utilizar para consolidar o resultado. Após a conclusão do treinamento, o modelo pode aplicar o que aprendeu com os conjuntos de dados marcados para analisar os dados em geral, acelerando...

Sobre o autor

Chip Huyen é escritora e cientista da computação que atua na interseção entre IA, dados e storytelling. Ela trabalhou com a Snorkel AI e a NVIDIA, fundou uma startup de infraestrutura de IA e ensinou design de sistemas de aprendizado das máquinas na Universidade de Stanford.

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A engenharia de IA difere da engenharia tradicional de aprendizado das máquinas.

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