{"id":13248,"date":"2026-05-21T12:35:34","date_gmt":"2026-05-21T05:35:34","guid":{"rendered":"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/?p=13248"},"modified":"2026-05-21T13:11:14","modified_gmt":"2026-05-21T06:11:14","slug":"12-best-ai-books-developers-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/","title":{"rendered":"\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33 12 \u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e1b\u0e35 2026 \u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a Developer"},"content":{"rendered":"<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"536\" src=\"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/2026.05.21-12-AI-Books-Worth-Reading-in-2026-1024x536.jpg\" alt=\"12 Ai Books Worth Reading In 2026\" class=\"wp-image-13256\" srcset=\"https:\/\/www.ismtech.net\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/2026.05.21-12-AI-Books-Worth-Reading-in-2026-1024x536.jpg 1024w, https:\/\/www.ismtech.net\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/2026.05.21-12-AI-Books-Worth-Reading-in-2026-300x157.jpg 300w, https:\/\/www.ismtech.net\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/2026.05.21-12-AI-Books-Worth-Reading-in-2026-768x402.jpg 768w, https:\/\/www.ismtech.net\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/2026.05.21-12-AI-Books-Worth-Reading-in-2026.jpg 1200w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure><\/div>\n\n<p>\u0e23\u0e35\u0e27\u0e34\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e21\u0e31\u0e01\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e04\u0e48 &#8220;\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e39\u0e49&#8221; \u0e41\u0e15\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d &#8220;\u0e04\u0e19\u0e17\u0e33\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07&#8221; (Builders) Backend Engineer \u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e1b\u0e31\u0e49\u0e19 Agent \u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Product Manager \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e22\u0e32\u0e21\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08 AI Stack \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 ML Engineer \u0e17\u0e35\u0e48\u0e42\u0e1f\u0e01\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 Evaluation \u0e01\u0e47\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e04\u0e19\u0e25\u0e30\u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a Infrastructure Lead \u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e1b\u0e27\u0e14\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 Latency \u0e41\u0e25\u0e30 Cost<\/p>\n<p>\u0e19\u0e35\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e1c\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32 \u0e04\u0e38\u0e13 <a href=\"https:\/\/medium.com\/@anubhavgoyal101\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Anubhav<\/a> \u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e04\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14&#8221;<\/p>\n<p>\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e17\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e04\u0e37\u0e2d <strong>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e04\u0e27\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e16\u0e49\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e40\u0e01\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 <\/strong><strong>AI System \u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2026?<\/strong> \u0e22\u0e38\u0e04\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19 Prompt \u0e2a\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e46 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e21\u0e31\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32 Product \u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e08\u0e1a\u0e44\u0e1b\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49 Context Window \u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e21\u0e32\u0e01 API Cost \u0e01\u0e47\u0e16\u0e39\u0e01\u0e25\u0e07 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48 Reliable (\u0e1e\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1e\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49) \u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e1e\u0e31\u0e07\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e2d\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23 Hallucinate \u0e1a\u0e19 Production \u0e01\u0e47\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e32\u0e01\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e14\u0e35<\/p>\n<p>\u0e04\u0e38\u0e13 Anubhav \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e07\u0e38\u0e14\u0e2b\u0e07\u0e34\u0e14\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19 Twitter Thread \u0e21\u0e31\u0e48\u0e27 \u0e46 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 Memory Leak \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 Agent Loop \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e49\u0e22\u0e19 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e04\u0e48\u0e17\u0e27\u0e35\u0e15\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e21\u0e31\u0e19\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e34\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 \u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49 Ecosystem \u0e40\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e42\u0e15\u0e1e\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d Engineering \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e08\u0e31\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e2d\u0e07 AI \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07 <strong>System Problem<\/strong> \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e41\u0e04\u0e48\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e40\u0e08\u0e01\u0e15\u0e4c Data Science \u0e02\u0e33 \u0e46 \u0e2d\u0e35\u0e01\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b<\/p>\n<p><strong>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 <\/strong><strong>Reading List \u0e19\u0e35\u0e49<\/strong><\/p>\n<p>\u0e04\u0e38\u0e13 Anubhav \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e01\u0e0e\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e47\u0e01\u0e44\u0e27\u0e49 2 &#8211; 3 \u0e02\u0e49\u0e2d \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e25\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e4c\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2026 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e0a\u0e32\u0e27 Builder \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16 Ship Code \u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e15\u0e32\u0e21 Use Case \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2b\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 &#8220;\u0e40\u0e14\u0e35\u0e4b\u0e22\u0e27\u0e19\u0e35\u0e49&#8221; \u0e44\u0e14\u0e49\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<p>\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2b\u0e21\u0e14 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30 Burnout \u0e41\u0e19\u0e48\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e16\u0e49\u0e32\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e22\u0e32\u0e21\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d Tech 12 \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e23\u0e27\u0e14 \u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d <strong>3 \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 \u0e43\u0e19\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07<\/strong>:<\/p>\n<ol>\n<li>\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 <strong>Foundation Book (\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19)<\/strong> 1 \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a Mental Model \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e4a\u0e30<\/li>\n<li>\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 <strong>Application Book (\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c)<\/strong> 1 \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49<\/li>\n<li>\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 <strong>Production Book (\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e33\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07)<\/strong> 1 \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e41\u0e19\u0e48\u0e43\u0e08\u0e27\u0e48\u0e32\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e23\u0e2d\u0e14\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e08\u0e2d User \u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/li>\n<\/ol>\n<h2><strong>\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e14\u0e48\u0e27\u0e19: \u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e15\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19<\/strong><\/h2>\n<p>\u0e04\u0e38\u0e13 Anubhav \u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 12 \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e21\u0e31\u0e19\u0e40\u0e22\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e1b \u0e19\u0e35\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d Fast Track \u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e31\u0e14\u0e21\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e15\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e27\u0e31\u0e19:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u0e16\u0e49\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <\/strong><strong>Backend Engineer \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e27\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 AI:<\/strong> \u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19 <em>AI Engineering<\/em> \u0e42\u0e14\u0e22 Chip Huyen \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a Mental Model \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19 <em>Generative AI Design Patterns<\/em> \u0e42\u0e14\u0e22 Valliappa Lakshmanan \u0e41\u0e25\u0e30 Hannes Hapke \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e2a\u0e01\u0e34\u0e25 Software Architecture \u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a AI Stack \u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48<\/li>\n<li><strong>\u0e16\u0e49\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 <\/strong><strong>Autonomous Agents:<\/strong> \u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19 <em>Designing Multi-Agent Systems<\/em> \u0e42\u0e14\u0e22 Victor Dibia \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e01\u0e25\u0e44\u0e01\u0e40\u0e1a\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e28\u0e39\u0e19\u0e22\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e15\u0e32\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 <em>Agentic AI Engineering<\/em> \u0e42\u0e14\u0e22 Yi Zhou \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08\u0e27\u0e48\u0e32 Agent \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1c\u0e25\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e17\u0e33 Production Database \u0e1e\u0e31\u0e07<\/li>\n<li><strong>\u0e16\u0e49\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e17\u0e33 <\/strong><strong>RAG Pipelines:<\/strong> \u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19 <em>Mastering Retrieval-Augmented Generation<\/em> \u0e42\u0e14\u0e22 Ranajoy Bose \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04 Chunking \u0e41\u0e25\u0e30 Retrieval \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e4a\u0e30 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19 <em>System Design for Large Language Models<\/em> \u0e42\u0e14\u0e22 Marc Rolland \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e0a\u0e31\u0e27\u0e23\u0e4c\u0e27\u0e48\u0e32 Generation Step \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e1e\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1e\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/li>\n<li><strong>\u0e16\u0e49\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <\/strong><strong>Engineering Lead:<\/strong> \u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19 <em>LLMOps<\/em> \u0e42\u0e14\u0e22 Abi Aryan \u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35 Monitor \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a Cost \u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e40\u0e14\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e1b\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e17\u0e35\u0e21 Deploy \u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e2b\u0e49 User \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/li>\n<\/ul>\n<h2><strong>\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48 <\/strong><strong>1: Foundation Books (\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e27\u0e32\u0e07\u0e23\u0e32\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19)<\/strong><\/h2>\n<p>\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e23\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e16\u0e49\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e22\u0e49\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01 Software Engineering \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e36\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e21\u0e32\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e41\u0e15\u0e48\u0e08\u0e31\u0e1a Tutorial \u0e21\u0e32\u0e41\u0e1b\u0e30 \u0e46 \u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1a\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e46<\/p>\n<h3><strong style=\"color: initial; font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', sans-serif;\">1. AI Engineering: Building Applications with Foundation Models<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li><strong>\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/strong> \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a System Thinking \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e16\u0e39\u0e01\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e17\u0e31\u0e14\u0e41\u0e23\u0e01<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19 Mindset \u0e08\u0e32\u0e01 Model-first \u0e21\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 Product-first<\/li>\n<li><strong>\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2b\u0e32 Deep Dive \u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 PyTorch \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Low-level CUDA Optimization<\/li>\n<\/ul>\n<p>Chip Huyen \u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e48\u0e32 AI Engineering \u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 ML Engineering \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e23\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e17\u0e23\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e28\u0e39\u0e19\u0e22\u0e4c \u0e41\u0e15\u0e48\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1a\u0e19 Foundation Model \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d Engineering Stack \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e07<\/p>\n<p>\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e19\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e44\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48<strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e1c\u0e25 <\/strong>\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1e\u0e39\u0e14\u0e15\u0e23\u0e07 \u0e46 \u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33 AI Application \u0e04\u0e38\u0e13\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e04\u0e48\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32 Accuracy \u0e07\u0e48\u0e32\u0e22 \u0e46 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 Custom Evaluation Pipeline \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07 <strong>AI-as-a-judge <\/strong>\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e01\u0e48\u0e07 \u0e46 \u0e21\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19 Output \u0e15\u0e32\u0e21\u0e40\u0e01\u0e13\u0e11\u0e4c (Rubric) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e44\u0e27\u0e49<\/p>\n<p><strong>\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e01\u0e1e\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1e\u0e32 Manual Vibe Checks (\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e14\u0e32\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e36\u0e01) \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35 Calibrate \u0e15\u0e31\u0e27 Judge Model \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07 Verbosity Bias (\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e0a\u0e2d\u0e1a\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e22\u0e32\u0e27 \u0e46 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e14\u0e39\u0e21\u0e35\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32 Dataset Engineering \u0e01\u0e31\u0e1a Evaluation \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e20\u0e32\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e28\u0e27\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13<\/p>\n<h3><strong>\u00a02. <\/strong><strong style=\"font-size: revert; color: initial; font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', sans-serif;\">Hands-On Large Language Models<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li><strong>\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/strong> \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e (Visual Intuition) \u0e27\u0e48\u0e32 Transformer \u0e41\u0e25\u0e30 Embedding \u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a Text \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e25\u0e44\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e21\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e0a\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e27\u0e14\u0e2b\u0e31\u0e27<\/li>\n<li><strong>\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e23\u0e39\u0e49\u0e25\u0e36\u0e01\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 Self-attention, Positional Embeddings \u0e41\u0e25\u0e30 Byte Pair Encoding \u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27<\/li>\n<\/ul>\n<p>Jay Alammar \u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33 Visual Guide \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a ML \u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2b\u0e22\u0e34\u0e1a\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a LLM Lifecycle \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 \u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48 Text Embeddings \u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19 \u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07 Fine-tuning \u0e41\u0e25\u0e30 Deployment<\/p>\n<p>\u0e08\u0e38\u0e14\u0e40\u0e14\u0e48\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e19\u0e32\u0e21\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 Transformer \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25 Token \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e31\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35 Concept \u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 &#8220;\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a&#8221; \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e41\u0e17\u0e23\u0e01 Positional Information \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19 Input Embeddings \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e33\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a Semantic Search \u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e49\u0e33\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e39\u0e48 Keyword \u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b<\/p>\n<p><strong>\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e01\u0e21\u0e2d\u0e07 LLM \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 Black Box \u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e1e\u0e48\u0e19\u0e02\u0e22\u0e30\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e21\u0e32 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e41\u0e22\u0e01\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48 Tokenization Step, Embedding Space \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Generation Parameters<\/p>\n<h3><strong>\u00a03. <\/strong><strong style=\"font-size: revert; color: initial; font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', sans-serif;\">LLM Engineer\u2019s Handbook<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li><strong>\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/strong> \u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e33 (Hands-on) \u0e41\u0e1a\u0e1a Full-lifecycle \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48 Data \u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07 Fine-tuning<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a Production-ready \u0e41\u0e1a\u0e1a End-to-end \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 Open-source Tools<\/li>\n<li><strong>\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e04\u0e48 Closed-source APIs (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 OpenAI\/Anthropic) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01 Host Weights \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e2d\u0e07<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e32\u0e22 Engineering \u0e1e\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 Open-source System \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;LLM Twin&#8221; Labonne \u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22 Lifecycle \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48 Data Collection \u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07 Model Deployment \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 Fine-tuning \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Open-source \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e02\u0e32<\/p>\n<p>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 Supervised Fine-Tuning (SFT) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e08\u0e31\u0e14\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a \u0e41\u0e25\u0e30 Preference Alignment \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e0a\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e44\u0e15\u0e25\u0e4c\u0e44\u0e2b\u0e19 \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e44\u0e1b\u0e01\u0e31\u0e1a Parameter-efficient Fine-tuning (PEFT) \u0e04\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e22\u0e2d\u0e30 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e42\u0e0a\u0e27\u0e4c\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35 Freeze Weights \u0e15\u0e49\u0e19\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e09\u0e35\u0e14 Trainable Matrices \u0e40\u0e25\u0e47\u0e01 \u0e46 \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e23\u0e31\u0e19 Training \u0e1a\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e40\u0e1b\u0e01 Consumer \u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n<p><strong>\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e36\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e08\u0e32\u0e01 Hugging Face \u0e21\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a Use Case \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e0a\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22 ML \u0e01\u0e31\u0e1a Software Engineering \u0e1a\u0e19\u0e42\u0e25\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/p>\n<h2><strong>\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48 <\/strong><strong>2: Agent Books (\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a<\/strong> <strong>Agent)<\/strong><\/h2>\n<p>Tutorial \u0e17\u0e33 Agent \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e21\u0e31\u0e01\u0e2b\u0e22\u0e38\u0e14\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e41\u0e04\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e0a\u0e27\u0e4c Prompt \u0e07\u0e48\u0e32\u0e22 \u0e46 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e40\u0e01\u0e25\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e21\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48 Control Loops, Memory Architecture \u0e41\u0e25\u0e30 Failure Handling \u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49 AI \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 &#8220;\u0e41\u0e2d\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19&#8221;<\/p>\n<h3><strong>4. Designing Multi-Agent Systems<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li><strong>\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/strong> \u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49 First Principles \u0e02\u0e2d\u0e07 Agent Architecture \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e28\u0e39\u0e19\u0e22\u0e4c<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e27\u0e48\u0e32\u0e17\u0e33\u0e44\u0e21 Framework \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 AutoGen \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d LangGraph \u0e16\u0e36\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/li>\n<li><strong>\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e41\u0e04\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01 Copy \u0e42\u0e04\u0e49\u0e14 LangChain \u0e2a\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e46 \u0e44\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e19\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e08\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19<\/li>\n<\/ul>\n<p>Victor Dibia (Principal Researcher \u0e17\u0e35\u0e48 Microsoft \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 AutoGen Studio) \u0e23\u0e39\u0e49\u0e14\u0e35\u0e27\u0e48\u0e32\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a Multi-agent \u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e30\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e41\u0e04\u0e48\u0e44\u0e2b\u0e19 \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e04\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 Framework \u0e41\u0e15\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a First-principles \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 Agent Library \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1f\u0e35\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e23\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e28\u0e39\u0e19\u0e22\u0e4c<\/p>\n<p>\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21 Design Patterns \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Collaboration, Observability \u0e41\u0e25\u0e30 <strong>Interruptibility (\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e31\u0e14\u0e08\u0e31\u0e07\u0e2b\u0e27\u0e30)<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e2b\u0e32\u0e01 Agent \u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14 \u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e02\u0e31\u0e14\u0e08\u0e31\u0e07\u0e2b\u0e27\u0e30, \u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02 Context \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e31\u0e48\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e31\u0e19\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n<p><strong>\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e01\u0e1e\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1e\u0e32 Magic Framework Abstraction \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48 Agent \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e16\u0e35\u0e22\u0e23 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e34\u0e14\u0e43\u0e19 Infinite Loops \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1a\u0e19\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e48\u0e07\u0e43\u0e2a<\/p>\n<h3><strong>\u00a05. <\/strong><strong style=\"font-size: revert; color: initial; font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', sans-serif;\">AI Agents in Action<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li><strong>\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/strong> \u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d Agent \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a Tools \u0e41\u0e25\u0e30 Protocols \u0e43\u0e19\u0e42\u0e25\u0e01\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07 Deploy Agent \u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32 Database, \u0e22\u0e34\u0e07 External APIs \u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e35 Long-term Memory<\/li>\n<li><strong>\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e24\u0e29\u0e0e\u0e35\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a High-level \u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14 Orchestration<\/li>\n<\/ul>\n<p>Micheal Lanham \u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01 Core Layer \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a Agentic \u0e44\u0e21\u0e48\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 Reasoning Frameworks, \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 Tool \u0e41\u0e25\u0e30 Feedback Patterns<\/p>\n<p>\u0e08\u0e38\u0e14\u0e42\u0e1f\u0e01\u0e31\u0e2a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e04\u0e37\u0e2d <strong>Model Context Protocol<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30 Multi-agent Collaboration \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01 Retrieval-augmented Memory \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49 Agent \u0e08\u0e33\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d 3 \u0e27\u0e31\u0e19\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 <strong>Containerized Deployment<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 Pain Point \u0e04\u0e38\u0e13\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e31\u0e19 Agent \u0e1a\u0e19 Local \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e2b\u0e27\u0e31\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e31\u0e19\u0e40\u0e27\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e1a\u0e19 Cloud \u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35 Sandbox \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d Execute \u0e42\u0e04\u0e49\u0e14<\/p>\n<p><strong>\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21 AI Assistant \u0e17\u0e35\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e41\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e04\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e07\u0e21 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35 Orchestrate \u0e1d\u0e39\u0e07 Agent \u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22 Automation \u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a Enterprise \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e16\u0e35\u0e22\u0e23<\/p>\n<h3><strong>6. Building Agentic AI<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li><strong>\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/strong> Optimize Workflow \u0e02\u0e2d\u0e07 Agent \u0e43\u0e19\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e27\u0e14\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a Enterprise<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> Agent \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32\u0e2a\u0e21\u0e14\u0e38\u0e25\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 Cost, Speed, Accuracy \u0e41\u0e25\u0e30 Privacy<\/li>\n<li><strong>\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e41\u0e04\u0e48\u0e17\u0e33 Chatbot \u0e07\u0e48\u0e32\u0e22 \u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23 Planning \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Reasoning \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19<\/li>\n<\/ul>\n<p>Sinan Ozdemir \u0e1e\u0e32\u0e14\u0e39\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e34\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07 LLM \u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19 Agent Loop \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e08\u0e30\u0e04\u0e25\u0e32\u0e14\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e44\u0e1b \u0e41\u0e04\u0e48 Design Choice \u0e40\u0e25\u0e47\u0e01 \u0e46 \u0e01\u0e47\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e35 \u0e46 \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e31\u0e07\u0e1e\u0e34\u0e19\u0e32\u0e28\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n<p>\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32 Practical \u0e21\u0e32\u0e01 \u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23 Deploy \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a Multimodal AI \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21 Text, Vision \u0e41\u0e25\u0e30 Code Generation \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22\u0e19 \u0e46 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e22\u0e31\u0e07\u0e25\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 Optimization \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Quantization \u0e41\u0e25\u0e30 <strong>Speculative Decoding<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e09\u0e25\u0e32\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e14 Latency (\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07 Sequence \u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 Verify \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e19)<\/p>\n<p><strong>\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e01\u0e21\u0e2d\u0e07 Agent \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e08\u0e30\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e30 Core Architecture \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e27\u0e32\u0e07 Evaluation Framework \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e31\u0e14 Precision, Recall \u0e41\u0e25\u0e30 Latency \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e08\u0e31\u0e07<\/p>\n<h3><strong>7. Agentic AI Engineering<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li><strong>\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/strong> \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 Agent \u0e23\u0e2d\u0e14\u0e1e\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19\u0e42\u0e25\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19 Regulatory Audits<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07 Deploy Agent \u0e43\u0e19\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e07\u0e27\u0e14 (Healthcare \u0e41\u0e25\u0e30 Finance)<\/li>\n<li><strong>\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e17\u0e33\u0e41\u0e04\u0e48 Internal Tools \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e31\u0e07\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e43\u0e04\u0e23\u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e14\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e19<\/li>\n<\/ul>\n<p>AI Agent \u0e21\u0e31\u0e01\u0e14\u0e39\u0e14\u0e35\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e33 Demo \u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e08\u0e30\u0e1e\u0e31\u0e07\u0e22\u0e31\u0e1a\u0e1a\u0e19 Production \u0e1e\u0e27\u0e01\u0e21\u0e31\u0e19\u0e21\u0e31\u0e01\u0e08\u0e30 Hallucinate \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e41\u0e2d\u0e1a\u0e25\u0e48\u0e21\u0e44\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e1a\u0e2d\u0e01 Yi Zhou \u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e21\u0e35\u0e27\u0e34\u0e19\u0e31\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a<\/p>\n<p>\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14 Agentic Stack, Cognition Loop \u0e41\u0e25\u0e30 <strong>Trust Envelope<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e19\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e44\u0e27\u0e49\u0e43\u0e08\u0e43\u0e2b\u0e49 Agent \u0e17\u0e33\u0e15\u0e31\u0e27\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 Execution Environment \u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e35\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a \u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 Safety Gates \u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a Retry Logic \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e22\u0e31\u0e07\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e49 (Auditable)<\/p>\n<p><strong>\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e01\u0e42\u0e17\u0e29\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e21\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e49\u0e22\u0e19 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07&#8221; \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e04\u0e48\u0e40\u0e01\u0e13\u0e11\u0e4c\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19 (Baseline) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e30\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e17\u0e33 Engineering for Trust in Motion \u0e41\u0e17\u0e19<\/p>\n<h2><strong>\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48 <\/strong><strong>3: Production And Ops Books (\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e19\u0e33\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23)<\/strong><\/h2>\n<p>\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e23\u0e32\u0e04\u0e32\u0e16\u0e39\u0e01 \u0e41\u0e15\u0e48 Infrastructure \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e15\u0e31\u0e27\u0e1c\u0e25\u0e32\u0e0d\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19 \u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07 Scale \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a, \u0e04\u0e38\u0e21\u0e07\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e04\u0e38\u0e13\u0e0a\u0e49\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23<\/p>\n<h3><strong>8. LLMOps: Managing Large Language Models in Production<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li><strong>\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/strong> \u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a LLM \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e23\u0e31\u0e19\u0e25\u0e37\u0e48\u0e19\u0e44\u0e2b\u0e25\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e35\u0e40\u0e21\u0e47\u0e14\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e46<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 Infrastructure, Monitoring \u0e41\u0e25\u0e30 Operations \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e2d\u0e1b GenAI<\/li>\n<li><strong>\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e31\u0e49\u0e19 Prompt \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 Deployment Pipeline<\/li>\n<\/ul>\n<p>MLOps \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e01\u0e48\u0e32\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e31\u0e1a Generative AI \u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e43\u0e19\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e15\u0e40\u0e23\u0e32\u0e27\u0e31\u0e14\u0e41\u0e04\u0e48 Accuracy \u0e01\u0e31\u0e1a Recall \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49 Output \u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e1e\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 LLM \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e1b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14 Monitoring \u0e41\u0e25\u0e30 Security Assumptions \u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 \u0e46 \u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22<\/p>\n<p>Abi Aryan \u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 <strong>LLMOps<\/strong> \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e44\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 <strong>Prompt Drift<\/strong> \u0e27\u0e31\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19 Prompt \u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e4a\u0e30 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19 API Provider \u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15 Weights \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 Prompt \u0e04\u0e38\u0e13\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e36\u0e49\u0e21 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35 Track \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e33 Automated Regression Tests<\/p>\n<p><strong>\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e01 Deploy \u0e07\u0e32\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e27\u0e31\u0e14\u0e14\u0e27\u0e07 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35 Scale \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1c\u0e32 Compute Budget \u0e17\u0e34\u0e49\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e38\u0e48\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e22\u0e34\u0e07\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a Operation \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e2b\u0e21\u0e31\u0e14<\/p>\n<h3><strong>9. AI Systems Performance Engineering<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li><strong>\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/strong> \u0e2a\u0e32\u0e22 Hardcore Optimization \u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e35\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e1c\u0e25\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e1d\u0e31\u0e48\u0e07 Hardware, Software \u0e41\u0e25\u0e30 Algorithms<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13 Host \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Open-source \u0e40\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e40\u0e23\u0e48\u0e07 GPU Throughput \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e38\u0e14<\/li>\n<li><strong>\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e04\u0e48 Managed API \u0e41\u0e1a\u0e1a OpenAI \u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e04\u0e22\u0e41\u0e15\u0e30 Bare Metal \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Virtualized GPU<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0e19\u0e35\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e02\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e25\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e4c \u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49 &#8220;\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e25\u0e07&#8221; Chris Fregly \u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01 GPU Memory Management, CUDA Kernels \u0e41\u0e25\u0e30 Algorithms \u0e1d\u0e31\u0e48\u0e07 PyTorch<\/p>\n<p>\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e23\u0e31\u0e19 LLM \u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 Memory \u0e16\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1d\u0e31\u0e19\u0e23\u0e49\u0e32\u0e22 \u0e22\u0e34\u0e48\u0e07 Sequence \u0e22\u0e32\u0e27 <strong>KV Cache<\/strong> \u0e01\u0e47\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e1a\u0e27\u0e21 \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e01\u0e48\u0e32\u0e21\u0e31\u0e01\u0e08\u0e30\u0e01\u0e31\u0e19 Memory \u0e01\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30 Request \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14 Memory Fragmentation \u0e1a\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e25\u0e32\u0e22 \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04 Codesign \u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2e\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e14\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e0b\u0e2d\u0e1f\u0e15\u0e4c\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e14\u0e36\u0e07 Throughput \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e41\u0e21\u0e47\u0e01\u0e0b\u0e4c<strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><strong>\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e01\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e2d\u0e37\u0e14\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e14\u0e08\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e1e\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e33 Profile, Diagnose \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e33\u0e08\u0e31\u0e14\u0e04\u0e2d\u0e02\u0e27\u0e14 (Bottlenecks) \u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a AI Pipeline<\/p>\n<h3><strong>10. Generative AI Design Patterns<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li><strong>\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/strong> \u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e0b\u0e32\u0e01\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 Template \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e34\u0e2a\u0e39\u0e08\u0e19\u0e4c\u0e21\u0e32\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e1a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e32\u0e19\u0e31\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e01\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e2d\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23 Hallucination \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Context Limit \u0e40\u0e15\u0e47\u0e21<\/li>\n<li><strong>\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e0a\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e34\u0e14 Architecture \u0e2a\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e28\u0e39\u0e19\u0e22\u0e4c\u0e17\u0e38\u0e01\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07<\/li>\n<\/ul>\n<p>Expert \u0e43\u0e19\u0e27\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e04\u0e25\u0e31\u0e07 <strong>Design Patterns 32 \u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a<\/strong> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e31\u0e01\u0e0a\u0e31\u0e19 \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 Nondeterministic Responses (\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e41\u0e19\u0e48\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e23\u0e2d\u0e1a) \u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07 Knowledge Cutoffs<\/p>\n<p>\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30 Pattern \u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07, \u0e21\u0e35\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14, \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e38\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07 Trade-offs (\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e14\u0e35\/\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22) \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e04\u0e38\u0e21\u0e2a\u0e44\u0e15\u0e25\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07 Gen Content \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Agent \u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23 Plan \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Self-correct<\/p>\n<p><strong>\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19:<\/strong> \u0e17\u0e35\u0e21 Engineer \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35 Shared Vocabulary (\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e33\u0e28\u0e31\u0e1e\u0e17\u0e4c\u0e15\u0e23\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19) \u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e04\u0e38\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07 \u0e46 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e17\u0e35\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;\u0e15\u0e23\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49 Pattern 14 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e31\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 Context Overflow&#8221;<\/p>\n<h2><strong>\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48 <\/strong><strong>4: RAG And Safety Books (\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 RAG \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22)<\/strong><\/h2>\n<p>RAG \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 Default Architecture \u0e02\u0e2d\u0e07 AI \u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a Enterprise \u0e1f\u0e31\u0e07\u0e14\u0e39\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e41\u0e15\u0e48\u0e17\u0e33\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 Edge Cases \u0e1a\u0e32\u0e19 \u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49 Generation Step \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<h3><strong>11. Mastering Retrieval-Augmented Generation<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li><strong>\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/strong> \u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e01\u0e23\u0e14\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a RAG \u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a Prototype \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 Enterprise Production System<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> Vector Search \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e14\u0e36\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e30\u0e21\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e49 \u0e41\u0e25\u0e30 LLM \u0e01\u0e47\u0e1e\u0e48\u0e19\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e07\u0e07 \u0e46 \u0e15\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32<\/li>\n<li><strong>\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e4a\u0e30\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e22\u0e31\u0e14\u0e25\u0e07 Prompt Window \u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e08\u0e1a<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0e19\u0e35\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d Roadmap \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e17\u0e1e\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23 Optimize \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a RAG \u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a Enterprise \u0e04\u0e38\u0e13\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e04\u0e48\u0e2b\u0e31\u0e48\u0e19 Document \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 Chunks \u0e17\u0e37\u0e48\u0e2d \u0e46 \u0e44\u0e14\u0e49 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e04\u0e21\u0e31\u0e19\u0e08\u0e30\u0e02\u0e32\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e39\u0e0d\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22 Context \u0e44\u0e1b<\/p>\n<p>Ranajoy Bose \u0e1e\u0e32\u0e14\u0e33\u0e14\u0e34\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04 Document Processing, Vector Optimization, Graph-based Approaches \u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e04\u0e37\u0e2d <strong>Hybrid Search<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30 Dense Embeddings \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08 &#8220;\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22&#8221; \u0e40\u0e01\u0e48\u0e07 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e14\u0e31\u0e19\u0e41\u0e22\u0e48\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e33 &#8220;Exact Keyword Matches&#8221; (\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e39\u0e48\u0e04\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e4a\u0e30\u0e46) \u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e16\u0e36\u0e07\u0e08\u0e30\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19<\/p>\n<p><strong>\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e25\u0e32 Basic Vector Similarity \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21 Fine-tune Pipeline \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a Monitoring \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07<\/p>\n<h3><strong>12. System Design For Large Language Models<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li><strong>\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/strong> \u0e21\u0e2d\u0e07 Prompt \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 System Boundaries \u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e27\u0e34\u0e28\u0e27\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 \u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e04\u0e48 Copywriting \u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e04\u0e33\u0e2a\u0e27\u0e22 \u0e46<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> Prompt \u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e43\u0e08\u0e17\u0e33\u0e21\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e14\u0e35 \u0e21\u0e31\u0e01\u0e08\u0e30\u0e1e\u0e31\u0e07\u0e17\u0e25\u0e32\u0e22\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e46<\/li>\n<li><strong>\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22\u0e16\u0e49\u0e32:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e22\u0e31\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e27\u0e17\u0e21\u0e19\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;Perfect Prompt&#8221; \u0e21\u0e35\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/li>\n<\/ul>\n<p>Marc Rolland \u0e08\u0e30\u0e21\u0e32\u0e17\u0e38\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e08\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e27\u0e48\u0e32 Prompt Engineering \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e01\u0e34\u0e25\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e04\u0e33\u0e42\u0e06\u0e29\u0e13\u0e32 \u0e40\u0e02\u0e32\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 Systems Framework \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e44\u0e0b\u0e19\u0e4c\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e21\u0e48\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e22\u0e44\u0e1b\u0e0a\u0e38\u0e1a\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e21\u0e31\u0e19<\/p>\n<p>\u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e0a\u0e49 Systems Engineering, Safety Analysis \u0e41\u0e25\u0e30 Control Theory \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e15\u0e35\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c Prompt \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07 \u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 Human Intent (\u0e40\u0e08\u0e15\u0e19\u0e32\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49) \u0e41\u0e25\u0e30 Computational Action (\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a) \u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33 Instruction Hierarchies (\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e04\u0e33\u0e2a\u0e31\u0e48\u0e07) \u0e41\u0e25\u0e30 Task Decomposition \u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01<\/p>\n<p><strong>\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19:<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e01\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e22\u0e32\u0e21\u0e41\u0e01\u0e49\u0e04\u0e33 Adjective \u0e43\u0e19 Prompt \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e2b\u0e27\u0e31\u0e07\u0e1e\u0e36\u0e48\u0e07\u0e42\u0e0a\u0e04\u0e0a\u0e30\u0e15\u0e32 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a Observability \u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e23\u0e07 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e1e\u0e31\u0e07\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e2b\u0e32\u0e15\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e44\u0e14\u0e49\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e1d\u0e31\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a Risk Management \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e15\u0e23\u0e07 \u0e46<\/p>\n<h2><strong>\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22<\/strong><\/h2>\n<p><strong>\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e22\u0e32\u0e21\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e23\u0e1a\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07 <\/strong><strong>12 \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e15\u0e34\u0e14\u0e25\u0e39\u0e1b Tutorial Hell \u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35 AI \u0e42\u0e15\u0e44\u0e27\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e35\u0e41\u0e04\u0e48\u0e19\u0e31\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19<\/p>\n<ul>\n<li>\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 <strong>Foundation Book<\/strong> 1 \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21<\/li>\n<li>\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 <strong>Application Book<\/strong> \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Project \u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19 1 \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21<\/li>\n<li>\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 <strong>Production Book<\/strong> 1 \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d 3 \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e04\u0e38\u0e13\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19 \u0e46 10 \u0e40\u0e25\u0e48\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e04\u0e23\u0e36\u0e48\u0e07 \u0e46 \u0e01\u0e25\u0e32\u0e07 \u0e46 \u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e08\u0e1a\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1a\u0e17 \u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e1e\u0e31\u0e07\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e1a\u0e17\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e31\u0e19\u0e1e\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23 <strong>\u0e19\u0e31\u0e48\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49 <\/strong><strong>AI Engineering \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e17\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/strong><\/p>\n<p>\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d <strong>\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33 <\/strong><strong>12 \u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e1b\u0e35 2026 \u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a Developer<\/strong><\/p>\n<p>\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/find-jobs\/\">\u0e2b\u0e32\u0e07\u0e32\u0e19 IT<\/a>\u00a0\u0e43\u0e2b\u0e49 ISM Technology Recruitment \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e38\u0e13\u0e44\u0e14\u0e49 \u201c\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u201d \u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e07 Resume \u0e21\u0e32<a href=\"https:\/\/www.ismtech.net\/submit-your-resume\">\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e35\u0e48<\/a><\/p>\n<p>ISM \u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08 IT Recruitment &amp; IT Outsourcing \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e32\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 30 \u0e1b\u0e35 \u0e21\u0e35\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e38\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e38\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e32\u0e07\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 IT \u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e25\u0e39\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34\u0e21\u0e32\u0e01\u0e21\u0e32\u0e22<\/p>\n<p><strong>Source:<\/strong> <a href=\"https:\/\/medium.com\/data-science-collective\/12-ai-books-worth-reading-in-2026-if-you-actually-build-things-3de8e3dfd8a8\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>https:\/\/medium.com\/data-science-collective\/<\/em><\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0e23\u0e27\u0e21\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e1b\u0e35 2026 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Developer \u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a AI Engineering, RAG, Multi-Agent \u0e41\u0e25\u0e30 LLMOps \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e19 Production<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[89],"tags":[],"class_list":["post-13248","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-it-topics-trends-th"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v19.2 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33 12 \u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e1b\u0e35 2026 \u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a Developer<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"\u0e23\u0e27\u0e21\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e1b\u0e35 2026 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Developer \u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a AI Engineering, RAG, Multi-Agent \u0e41\u0e25\u0e30 LLMOps \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e19 Production\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"th_TH\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33 12 \u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e1b\u0e35 2026 \u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a Developer\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"\u0e23\u0e27\u0e21\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e1b\u0e35 2026 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Developer \u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a AI Engineering, RAG, Multi-Agent \u0e41\u0e25\u0e30 LLMOps \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e19 Production\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"ISM Technology Recruitment Ltd.\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-05-21T05:35:34+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-05-21T06:11:14+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/2026.05.21-12-AI-Books-Worth-Reading-in-2026-1024x536.jpg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"ismtech\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"ismtech\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"4 \u0e19\u0e32\u0e17\u0e35\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/#website\",\"url\":\"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/\",\"name\":\"ISM Technology Recruitment Ltd.\",\"description\":\"#1 tech recruiter in thailand\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"th\"},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"th\",\"@id\":\"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/www.ismtech.net\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/2026.05.21-12-AI-Books-Worth-Reading-in-2026.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/www.ismtech.net\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/2026.05.21-12-AI-Books-Worth-Reading-in-2026.jpg\",\"width\":1200,\"height\":628,\"caption\":\"2026.05.21 12 Ai Books Worth Reading In 2026\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/#webpage\",\"url\":\"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/\",\"name\":\"\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33 12 \u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e1b\u0e35 2026 \u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a Developer\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/#primaryimage\"},\"datePublished\":\"2026-05-21T05:35:34+00:00\",\"dateModified\":\"2026-05-21T06:11:14+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/#\/schema\/person\/d8ae780c9892f9a6cd0d48bdcf6b845b\"},\"description\":\"\u0e23\u0e27\u0e21\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e1b\u0e35 2026 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Developer \u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a AI Engineering, RAG, Multi-Agent \u0e41\u0e25\u0e30 LLMOps \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e19 Production\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"th\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/th\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33 12 \u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e1b\u0e35 2026 \u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a Developer\"}]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/#\/schema\/person\/d8ae780c9892f9a6cd0d48bdcf6b845b\",\"name\":\"ismtech\",\"url\":\"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/author\/ismtech\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33 12 \u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e1b\u0e35 2026 \u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a Developer","description":"\u0e23\u0e27\u0e21\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e1b\u0e35 2026 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Developer \u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a AI Engineering, RAG, Multi-Agent \u0e41\u0e25\u0e30 LLMOps \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e19 Production","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/","og_locale":"th_TH","og_type":"article","og_title":"\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33 12 \u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e1b\u0e35 2026 \u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a Developer","og_description":"\u0e23\u0e27\u0e21\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e1b\u0e35 2026 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Developer \u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a AI Engineering, RAG, Multi-Agent \u0e41\u0e25\u0e30 LLMOps \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e19 Production","og_url":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/","og_site_name":"ISM Technology Recruitment Ltd.","article_published_time":"2026-05-21T05:35:34+00:00","article_modified_time":"2026-05-21T06:11:14+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/2026.05.21-12-AI-Books-Worth-Reading-in-2026-1024x536.jpg"}],"author":"ismtech","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"ismtech","Est. reading time":"4 \u0e19\u0e32\u0e17\u0e35"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/#website","url":"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/","name":"ISM Technology Recruitment Ltd.","description":"#1 tech recruiter in thailand","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"th"},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"th","@id":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/#primaryimage","url":"https:\/\/www.ismtech.net\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/2026.05.21-12-AI-Books-Worth-Reading-in-2026.jpg","contentUrl":"https:\/\/www.ismtech.net\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/2026.05.21-12-AI-Books-Worth-Reading-in-2026.jpg","width":1200,"height":628,"caption":"2026.05.21 12 Ai Books Worth Reading In 2026"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/#webpage","url":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/","name":"\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33 12 \u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e1b\u0e35 2026 \u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a Developer","isPartOf":{"@id":"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/#primaryimage"},"datePublished":"2026-05-21T05:35:34+00:00","dateModified":"2026-05-21T06:11:14+00:00","author":{"@id":"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/#\/schema\/person\/d8ae780c9892f9a6cd0d48bdcf6b845b"},"description":"\u0e23\u0e27\u0e21\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e1b\u0e35 2026 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Developer \u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a AI Engineering, RAG, Multi-Agent \u0e41\u0e25\u0e30 LLMOps \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e19 Production","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/#breadcrumb"},"inLanguage":"th","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/it-topics-trends-th\/12-best-ai-books-developers-2026\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/th\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33 12 \u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d AI \u0e1b\u0e35 2026 \u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a Developer"}]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/uat-dev4.ismtech.net\/#\/schema\/person\/d8ae780c9892f9a6cd0d48bdcf6b845b","name":"ismtech","url":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/author\/ismtech\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13248","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13248"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13248\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":13258,"href":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13248\/revisions\/13258"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13248"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13248"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ismtech.net\/th\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13248"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}