[Boekrecensie] AI Engineering: Building Applications with Foundation Models (Chip Huyen) Boeksamenvatting.

AI Engineering: Building Applications with Foundation Models (Chip Huyen) - Amazon Netherlands Store: https://www.amazon.nl/dp/1098166302?tag=9natreedutch-21 - Amazon Belgium Store: https://www.amazon.com.be/dp/1098166302?tag=9natreebelgium-21 - Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/AI-Engineering%3A-Building-Applications-with-Foundation-Models-Chip-Huyen.html - Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/ai-engineering-building-applications-with-foundation/id1794381401?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree - eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=AI+Engineering+Building+Applications+with+Foundation+Models+Chip+Huyen+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1 - Lees meer: https://dutch.9natree.com/read/1098166302/ #AIengineering #EvaluatiemetAIalsbeoordelaar #Retrievalaugmentedgeneration #Datasetengineering #Inferenceoptimalisatie #AIEngineering AI Engineering: Building Applications with Foundation Models van Chip Huyen is een praktijkgericht vakboek over het bouwen van toepassingen met bestaande foundation models, zoals grote taalmodellen en multimodale modellen. Het boek vertrekt niet vanuit de klassieke vraag hoe je zelf een model traint, maar vanuit een productprobleem: welk onderdeel kan AI zinvol ondersteunen, en hoe maak je die oplossing betrouwbaar genoeg voor gebruik? Huyen beschrijft AI-engineering als een discipline op het kruispunt van softwareontwikkeling, productontwerp, datawerk en operationeel beheer. De beschikbaarheid van modellen via API's en open modellen verlaagt de instapdrempel, maar neemt de moeilijke keuzes niet weg. Ontwikkelaars moeten nog steeds modellen vergelijken, context beheren, kwaliteit meten, kosten beheersen en fouten opvangen. De nadruk ligt daarom op een stapsgewijze aanpak, van eenvoudige prompting tot retrieval augmented generation, fine-tuning en agentpatronen. Het doel is geen theoretische inleiding tot kunstmatige intelligentie, maar een nuchter kader voor teams die foundation models willen omzetten in bruikbare, controleerbare toepassingen.