AI Engineering Blueprint for Beginners (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
Vendedor de AbeBooks desde el 12 de octubre de 2005
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Paperback. Build Reliable, Scalable, and Ethical AI Systems-From the Ground UpAre you ready to move beyond AI theory and start building practical, production-ready solutions?Whether you're a beginner looking for a roadmap or a developer stepping into the world of AI engineering, this guide provides everything you need to succeed in real-world AI projects.This isn't just another book about machine learning models. It's a step-by-step blueprint for designing, deploying, monitoring, and maintaining AI systems that solve real problems and continue performing in dynamic environments.What You'll Learn: Design AI systems with real-world impactDefine clear goals, evaluate trade-offs, and select the right architectures based on your needs.Build clean, well-managed data pipelinesLearn how to gather, prepare, and version your datasets for reproducibility and scale.Master model versioning, retraining, and automationKeep your models fresh and your pipelines efficient using tools like MLflow, DVC, and Airflow.Monitor drift and track performance with confidenceSet up metrics, alerts, and dashboards to detect issues before they impact users.Secure your AI workflows and ensure complianceProtect sensitive data, understand regulations like GDPR and HIPAA, and build with trust and transparency.Integrate human feedback and build ethical AIDesign feedback loops and human-in-the-loop systems that improve outcomes and reduce bias.What's Inside: Real-world case studies and applied best practicesTools and libraries cheat sheet (PyTorch, TensorFlow, FastAPI, etc.)Glossary of key AI engineering termsModel evaluation matrix and deployment checklistsA complete appendix packed with resources, templates, and guidesWho This Book Is For: Aspiring AI and ML engineersSoftware developers transitioning into AI rolesTechnical team leads and project managers overseeing AI initiativesAnyone who wants to understand how to responsibly build and operate modern AI systemsThis book focuses on production-grade AI engineering. You'll gain actionable knowledge you can use right away-whether you're working on your first AI project or scaling an enterprise-level system. Grab your copy today and start building AI systems that are accurate, explainable, and built to last. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. …
N° de ref. del artículo 9798289408556
- Título
- AI Engineering Blueprint for Beginners (Paperback)
- Autor
- Scott S. Fox
- Editorial
- Independently Published
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798289408556
- Serie
- Libro 9 de 18: Digital Skills Mastery
Are you ready to move beyond AI theory and start building practical, production-ready solutions?
Whether you’re a beginner looking for a roadmap or a developer stepping into the world of AI engineering, this guide provides everything you need to succeed in real-world AI projects.
This isn’t just another book about machine learning models. It’s a step-by-step blueprint for designing, deploying, monitoring, and maintaining AI systems that solve real problems and continue performing in dynamic environments.
What You’ll Learn:
- Design AI systems with real-world impact
- Define clear goals, evaluate trade-offs, and select the right architectures based on your needs.
- Build clean, well-managed data pipelines
- Learn how to gather, prepare, and version your datasets for reproducibility and scale.
- Master model versioning, retraining, and automationKeep your models fresh and your pipelines efficient using tools like MLflow, DVC, and Airflow.
- Monitor drift and track performance with confidenceSet up metrics, alerts, and dashboards to detect issues before they impact users.
- Secure your AI workflows and ensure complianceProtect sensitive data, understand regulations like GDPR and HIPAA, and build with trust and transparency.
- Integrate human feedback and build ethical AIDesign feedback loops and human-in-the-loop systems that improve outcomes and reduce bias.
- Real-world case studies and applied best practices
- Tools and libraries cheat sheet (PyTorch, TensorFlow, FastAPI, etc.)
- Glossary of key AI engineering terms
- Model evaluation matrix and deployment checklists
- A complete appendix packed with resources, templates, and guides
- Aspiring AI and ML engineers
- Software developers transitioning into AI roles
- Technical team leads and project managers overseeing AI initiatives
- Anyone who wants to understand how to responsibly build and operate modern AI systems
Grab your copy today and start building AI systems that are accurate, explainable, and built to last.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
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