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Produktbild: Engineering AI Systems

Engineering AI Systems Architecture and DevOps Essentials

56,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

18.03.2025

Verlag

Pearson Academic

Seitenzahl

320

Maße (L/B/H)

23,1/17,4/1,9 cm

Gewicht

546 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-13-826141-2

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

18.03.2025

Verlag

Pearson Academic

Seitenzahl

320

Maße (L/B/H)

23,1/17,4/1,9 cm

Gewicht

546 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-13-826141-2

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: Engineering AI Systems

  • Preface xiii
    Acknowledgments xvii
    About the Authors xix

    Chapter 1: Introduction 1
    1.1 What We Talk about When We Talk about Things: Terminology 2
    1.2 Achieving System Qualities 4
    1.3 Life-Cycle Processes 6
    1.4 Software Architecture 10
    1.5 AI Model Quality 13
    1.6 Dealing with Uncertainty 19
    1.7 Summary 20
    1.8 Discussion Questions 21
    1.9 For Further Reading 21

    Chapter 2: Software Engineering Background 23
    2.1 Distributed Computing 23
    2.2 DevOps Background 35
    2.3 MLOps Background 42
    2.4 Summary 44
    2.5 Discussion Questions 45
    2.6 For Further Reading 45

    Chapter 3: AI Background 47
    3.1 Terminology 48
    3.2 Selecting a Model 49
    3.3 Preparing the Model for Training 65
    3.4 Summary 69
    3.5 Discussion Questions 69
    3.6 For Further Reading 69

    Chapter 4: Foundation Models 71
    4.1 Foundation Models 71
    4.2 Transformer Architecture 72
    4.3 Alternatives in FM Architectures 74
    4.4 Customizing FMs 75
    4.5 Designing a System Using FMs 86
    4.6 Maturity of FMs and Organizations 91
    4.7 Challenges of FMs 93
    4.8 Summary 94
    4.9 Discussion Questions 94
    4.10 For Further Reading 94

    Chapter 5: AI Model Life Cycle 97
    5.1 Developing the Model 97
    5.2 Building the Model 108
    5.3 Testing the Model 109
    5.4 Release 114
    5.5 Summary 114
    5.6 Discussion Questions 115
    5.7 For Further Reading 115

    Chapter 6: System Life Cycle 117
    6.1 Design 118
    6.2 Developing Non-AI Modules 121
    6.3 Build 122
    6.4 Test 123
    6.5 Release and Deploy 125
    6.6 Operate, Monitor, and Analyze 135
    6.7 Summary 140
    6.8 Discussion Questions 141
    6.9 For Further Reading 141

    Chapter 7: Reliability 143
    7.1 Fundamental Concepts 143
    7.2 Preventing Faults 145
    7.3 Detecting Faults 149
    7.4 Recovering from Faults 152
    7.5 Summary 154
    7.6 Discussion Questions 154
    7.7 For Further Reading 154

    Chapter 8: Performance 155
    8.1 Efficiency 155
    8.2 Accuracy 164
    8.3 Summary 173
    8.4 Discussion Questions 173
    8.5 For Further Reading 174

    Chapter 9: Security 175
    9.1 Fundamental Concepts 176
    9.2 Approaches to Mitigating Security Concerns 180
    9.3 Summary 188
    9.4 Discussion Questions 189
    9.5 For Further Reading 189

    Chapter 10: Privacy and Fairness 191
    10.1 Privacy in AI Systems 192
    10.2 Fairness in AI Systems 193
    10.3 Achieving Privacy 194
    10.4 Achieving Fairness 197
    10.5 Summary 201
    10.6 Discussion Questions 201
    10.7 For Further Reading 202

    Chapter 11: Observability 203
    11.1 Fundamental Concepts 203
    11.2 Evolving from Monitorability to Observability 204
    11.3 Approaches for Enhancing Observability 207
    11.4 Summary 211
    11.5 Discussion Questions 211
    11.6 For Further Reading 212

    Chapter 12: The Fraunhofer Case Study: Using a Pretrained Language Model for Tendering 213
    12.1 The Problem Context 214
    12.2 Case Study Description and Setup 217
    12.3 Summary 232
    12.4 Takeaways 233
    12.5 Discussion Questions 233
    12.6 For Further Reading 233

    Chapter 13: The ARM Hub Case Study: Chatbots for Small and Medium-Size Australian Enterprises 235
    13.1 Introduction 235
    13.2 Our Approach 236
    13.3 LLMs in SME Manufacturing 238
    13.4 A RAG-Based Chatbot for SME Manufacturing 238
    13.5 Architecture of the ARM Hub Chatbot 239
    13.6 MLOps in ARM Hub 244
    13.7 Ongoing Work 251
    13.8 Summary 252
    13.9 Takeaways 253
    13.10 Discussion Questions 254
    13.11 For Further Reading 254

    Chapter 14: The Banking Case Study: Predicting Customer Churn in Banks 255
    14.1 Customer Churn Prediction 256
    14.2 Key Challenges in the Banking Sector 265
    14.3 Summary 265
    14.4 Takeaways 266
    14.5 Discussion Questions 266
    14.6 For Further Reading 267

    Chapter 15: The Future of AI Engineering 269
    15.1 The Shift to DevOps 2.0 270
    15.2 AI's Implications for the Future 271
    15.3 AIWare or AI-as-Software 276
    15.4 Trust in AI and the Role of Human Engineers 279
    15.5 Summary 280
    15.6 Discussion Questions 281
    15.7 For Further Reading 281

    References 283
    Index 289