unipds-engenharia-de-ia-aplicada/engenharia-de-software-com-ia-aplicada

解决的问题

该项目为希望将人工智能集成到开发工作流、运维和应用架构中的软件工程师提供了全面的课程和实用的代码库。

工作原理

该资源库被组织成模块化的学习路径。每个模块都包含理论基础和实践项目。它涵盖了从基础机器学习和提示工程到高级主题的所有内容，例如 RAG（检索增强生成）、使用 LangGraph 创建自主智能体，以及使用 CrewAI 和 Kubernetes 等工具进行人工智能驱动的基础设施运维 (AIOps)。

目标受众

它专为希望超越将 AI 仅用作简单聊天机器人，并开始构建、部署和管理 AI 驱动系统及自主智能体的软件开发人员和工程师而设计。

亮点

• 涵盖 Web AI 的实践实验室，包括直接在浏览器中运行模型。
• 对智能体工作流的深入研究，包括 ReAct 模式、内存管理和多智能体系统。
• 对 AIOps 的广泛覆盖，包括 IaC 生成、Kubernetes 故障排除和 FinOps。
• 针对现代工具的集成指南，例如 MCP (Model Context Protocol)、LangChain、Ollama 和 Groq。
• 真实世界的项目示例，例如 'OpsPilot' 事件指挥官智能体。