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このリポジトリは、Chip Huyen氏による書籍『AI Engineering』の補完リソースであり、進行中（work in progress）と記載されており、今後さらに多くの資料が追加される予定です。 現在利用可能な資料には、目次、章の要約、学習ノート、一般的なAIエンジニアリングリソースリスト、プロンプト例、ケーススタディ、AIミスアライメントに関するメモ、付録資料が含まれます。また、ChatGPTおよびClaudeの会話からヒートマップを生成するためのJupyterノートブックも含まれています。 この書籍は、大規模言語モデルや大規模マルチモーダルモデルを含む基盤モデルを実世界のアプリケーションに適応させるためのエンドツーエンドのプロセスに焦点を当てています。特定のツールに特化したチュートリアルではなく、基礎と意思決定フレームワークを提供するリソースとして位置づけられており、READMEにはコードが限られていることが記載されています。取り上げられるトピックには、アプリケーション評価、幻覚検出と軽減、プロンプトエンジニアリング、検索拡張生成（RAG）、エージェント、ファインチューニングの使用または回避のタイミング、データ要件と品質、レイテンシとコストの最適化、セキュリティ、継続的改善のためのフィードバックループが含まれます。 対象読者には、AIエンジニア、MLエンジニア、データサイエンティスト、エンジニアリングマネージャー、テクニカルプロダクトマネージャー、ツール開発者、研究者、AIエンジニアリングのキャリアを模索している人々が含まれます。リポジトリはまた、購入オプション、翻訳版、書籍の引用へのリンクも提供しています。