Artificial Intelligence in Production (Paperback)
Langue : anglais
Edité par Independently Published, 2026
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Etats-UnisGrand Eagle Retail
Vendeur AbeBooks depuis 12 octobre 2005
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Paperback. The third volume of A Practitioner's Journey. Twenty-one chapters cover the modern AI stack end to end - large language models, retrieval-augmented generation, RLHF alignment, autonomous agents, and the LLM-specific infrastructure that surrounds them.This is not another "build a ChatGPT clone" book. It is a working engineer's guide to the techniques and engineering decisions behind production AI systems. You will start with NLP foundations and tokenization, move through transformer architectures and LLMs, build production-grade RAG pipelines with vector stores and reranking, train reward models and align LLMs with RLHF and DPO, and finish with autonomous agents, the Model Context Protocol (MCP), multi-agent coordination, and multi-modal models.You will learn to: Build and deploy production RAG with vector stores, reranking, and citation groundingFine-tune and align LLMs with RLHF, DPO, and Constitutional AIDesign autonomous agent loops with safe tool use and approval gatesCoordinate multiple agents through the Model Context Protocol (MCP)Right-size LLM infrastructure across Bedrock, Vertex, Groq, and on-premDistill large models into deployable, edge-ready footprintsCompanion volumes: Books 1 and 2 of A Practitioner's Journey cover classical ML, deep learning, and the production engineering stack - recommended as prerequisites if you are new to the field, optional if you already work in ML/AI. 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 réf. du vendeur 9798257184468
- Titre
- Artificial Intelligence in Production (Paperback)
- Auteur
- Krishna Dharmalingam
- Éditeur
- Independently Published
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798257184468
- Série
- Livre 3 sur 3: The Practitioner's Journey
The third volume of A Practitioner's Journey. Twenty-one chapters cover the modern AI stack end to end — large language models, retrieval-augmented generation, RLHF alignment, autonomous agents, and the LLM-specific infrastructure that surrounds them.
This is not another "build a ChatGPT clone" book. It is a working engineer's guide to the techniques and engineering decisions behind production AI systems. You will start with NLP foundations and tokenization, move through transformer architectures and LLMs, build production-grade RAG pipelines with vector stores and reranking, train reward models and align LLMs with RLHF and DPO, and finish with autonomous agents, the Model Context Protocol (MCP), multi-agent coordination, and multi-modal models.
You will learn to:
- Build and deploy production RAG with vector stores, reranking, and citation grounding
- Fine-tune and align LLMs with RLHF, DPO, and Constitutional AI
- Design autonomous agent loops with safe tool use and approval gates
- Coordinate multiple agents through the Model Context Protocol (MCP)
- Right-size LLM infrastructure across Bedrock, Vertex, Groq, and on-prem
- Distill large models into deployable, edge-ready footprints
Companion volumes: Books 1 and 2 of A Practitioner's Journey cover classical ML, deep learning, and the production engineering stack — recommended as prerequisites if you are new to the field, optional if you already work in ML/AI.
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