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我的2024年AI工程师学习路线图
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原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了多种开发工具和平台，如开源的Supabase、LangChain框架、FastAPI和Django，提供AI工程师和数据分析师的学习路线图及相关开源项目和资源，旨在提升技术能力。
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关键要点
- Supabase是一个开源的Firebase替代品，提供Postgres、身份验证和存储解决方案。
- LangChain是一个强大的框架，用于构建由大型语言模型驱动的应用程序，支持提示、链和代理的无缝集成。
- LlamaIndex是一个连接大型语言模型与用户数据的工具，简化了增强生成工作流。
- Streamlit可以快速构建机器学习和数据科学项目的交互式网页应用。
- FastAPI是一个现代Python框架，用于构建具有自动交互文档的API。
- Django是一个高层次的Python网页框架，鼓励快速开发和简洁的设计。
- AI工程师路线图是2024年掌握AI工程的逐步指南。
- 提示工程路线图教你如何为大型语言模型设计有效的提示。
- 数据分析师路线图提供了成为数据分析师的结构化路径。
- AI和数据科学家路线图提供了AI和数据科学职业所需的技能和技术的整体视图。
- 系统设计和软件架构是设计可扩展、高效和可维护系统的基本指南。
- CopilotKit可以快速有效地构建先进的AI驱动应用。
- Langflow简化了基于LangChain应用程序的设计过程。
- Zapier和n8n是用于跨应用程序集成工作流的自动化工具。
- Jupyter Notebooks是用于数据分析和可视化的交互式计算笔记本。
- LangChain RAG模板是构建增强生成工作流的起始模板。
- Next.js AI Starter是一个集成AI功能的SaaS应用的Next.js模板。
- 《生成AI应用程序的构建》是一本关于生成AI应用的书籍。
- DeepLearning.AI提供多种课程以掌握深度学习及相关领域。
- Coursera提供AI、数据科学等领域的认证、学位和免费课程。
- Cyprian Aarons是一位专注于区块链和AI的高级软件工程师，分享前沿技术和创新项目的见解。
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