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全部文档 / 作者: Andrew Ng / 标签: 吴恩达

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AI Engineering Skills Map: 软件工程基础

吴恩达探讨了在智能体编程(agentic coding)时代,软件工程基础知识为何依然重要。即使编码智能体可以代写全部代码,开发者仍需理解软件基础,才能引导智能体在延迟、可用性、一致性、可靠性、可维护性和成本等方面做出正确权衡。文章归纳了AI工程师应掌握的核心技能:构建全栈应用、管理数据、设计系统架构、保障系统安全可靠、以及在生产环境的扩展与运维。他强调,死记语法等知识正在过时,但深入理解软件原理的开发者远胜于盲目'氛围编码'的新手。

技术 › 后端 Andrew Ng 2026-08-297.7 KB 1.1M 8.8K 71

AI 工程技能图谱:构建与部署 AI 应用

吴恩达详细阐述了 AI 工程技能图谱中的核心技能——构建与部署 AI 应用,包含六大方面:LLM 基础(分词、上下文窗口、工具调用等)、用数据为模型提供基础(RAG、向量索引、知识图谱)、构建 Agentic 系统(工作流、Agent harness、多智能体编排)、评估驱动开发(evals 与错误分析循环)、生产环境运营(可观测性、回归测试、成本与延迟优化)以及机器学习基础。该技能图谱基于大量招聘信息、专家访谈和调研形成,强调 AI 系统因输出不可预测而比传统软件开发更具迭代性。

技术 › LLM Andrew Ng 2026-08-227.9 KB 2.1M 12.1K 73