Roteiro de Aprendizado para Engenheiro de IA: 50 Projetos para Construir
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Roteiro de Aprendizado para Engenheiro de IA: 50 Projetos para Construir Uma lista abrangente de 50 projetos práticos de engenharia de IA, desde a construção de transformers e pipelines de RAG até a implementação de RLHF e kernels personalizados. Ideal para qualquer pessoa que queira dominar a engenharia de IA construindo do zero.
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Construa seu próprio Reasoner (implementação de Chain of Thought)
Construa seu próprio loop de Agente (padrão ReAct)
Construa seu próprio Servidor de Inferência (em C++/Rust)
Construa seu próprio Transformer do zero (Attention is all you need)
Construa seu próprio Banco de Dados Vectorial (índice HNSW)
Construa seu próprio pipeline RAG
Construa seu próprio kernel de Flash Attention (CUDA)
Construa sua própria biblioteca de Quantização (implementação Int8/FP4)
Construa sua própria Mixture of Experts (MoE) - camada de roteamento
Construa seu próprio loop de treinamento distribuido (FSDP/Tensor Parallelism)
Construa seu próprio sistema de paginação de KV Cache (como vLLM)
Construa seu próprio sistema de Decodificação Especulativa
Construa seu próprio Modelo de Estado Espacial (implementação Mamba)
Construa seu próprio pipeline RLHF (implementação PPO)
Construa seu próprio Modelo de Linguagem Pequeno (SLM)
Construa seu próprio kernel de Multiplicação de Matrices
Construa seu próprio trainer de LoRA (Adaptação de Baixo Rank)
Construa seu próprio sandbox de intérprete de Código
Construa sua própria função de perda DPO (Optimização Direta de Preferências)
Construa seu próprio sistema de Graph RAG
Construa seu próprio combinador de Modelos (Model Soups/Interpolación Linear Esférica)
Construa sua própria ferramenta de Interpretabilidade (SAE - Autoencoders Esparsos)
Construa seu próprio generador de dados Sintéticos
Construa seu próprio roteador de Function Calling
Construa seu próprio parser de Output Estruturado (Gramáticas Livres de Contexto)
Construa seu próprio proyector Multi-modal (implementação CLIP)
Construa seu próprio harness de avaliação de LLM
Construa seu próprio sistema de Guardrails (filtrado de Entrada/Saída)
Construa seu próprio mecanismo de cache de Prompts
Construa seu próprio Tokenizer (implementação BPE)
Construa seu próprio motor de Autograd (como Micrograd)
Construa seu próprio modelo de Difusión (UNet + Scheduler)
Construa seu próprio Vision Transformer (ViT)
Construa seu próprio modelo ASR estilo Whisper
Construa seu próprio pipeline de Texto-a-Fala
Construa seu próprio Roteador Semántico
Construa seu próprio construtor de Knowledge Graph
Construa seu próprio pipeline de curadoria de Dados (MinHash/Deduplicación)
Construa seu próprio AI Gateway (Balanceo de carga/Failover)
Construa sua própria biblioteca de Fine-Tuning Eficiente em Parámetros (PEFT)
Construa seu próprio motor de Texto-a-SQL
Construa seu próprio sistema de Recomendación (arquitectura de dos torres)
Construa seu próprio modelo de Embedding
Construa seu próprio Processador de Logits
Construa sua própria optimización de kernel de Softmax
Construa seu próprio generador de ataques Adversarios
Construa seu próprio transformer de Espectrograma de Áudio
Construa sua própria Búsqueda de Arquitectura Neural
Construa seu próprio pipeline de Destilación de Modelos
Construa sua própria Feature Store
Construa seu próprio driver de Base de Datos (para Vectores)
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Uso
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Referências
- Categoria: Prompts de education
- Fonte: https://x.com/sairahul1/status/2084206681869701240
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