The Ultimate AI & Computer Science Encyclopedia: Complete Guide to AI, Machine Learning, Deep Learning, LLMs, MLOps, and AI Engineering — From ... (Modern Cloud & AI Engineering Series)
Sprache: Englisch
Verlag: Independently published, 2026
- Softcover
- Neu

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- Titel
- The Ultimate AI & Computer Science Encyclopedia: Complete Guide to AI, Machine Learning, Deep Learning, LLMs, MLOps, and AI Engineering — From ... (Modern Cloud & AI Engineering Series)
- Autor
- Wahba, Eslam
- Verlag
- Independently published
- Veröffentlichungsjahr
- 2026
- Zustand
- New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-13
- 9798255721375
- Serie
- Buch 1 von 1: Modern Cloud & AI Engineering Series
Tired of juggling twenty books, three courses, and hundreds of blog posts just to understand one concept? This encyclopedia ends that. Over 1,000 pages — from computer science foundations to deploying production LLM systems — organized so every concept buil2026ds on the last.
What's Inside- 49 Major Topics with complete coverage: CS Foundations, Algorithms, Systems Design, Databases, Cloud/DevOps, Machine Learning, Deep Learning, Generative AI, LLMs, MLOps, Cybersecurity, AI Safety, and Future Technologies
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ML & Deep Learning: Backpropagation derivation, ResNets, transformers, FlashAttention, GQA, RoPE, SwiGLU, knowledge distillation, contrastive learning, MAE, Mamba, state space models, NAS
Generative AI & LLMs: GPT/BERT/LLaMA/Mistral/Claude architectures, RLHF, Constitutional AI, DPO, RAG, vector databases, LoRA, QLoRA, AWQ quantization, vLLM, speculative decoding, prompt engineering, agents, tool use
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Reinforcement Learning: MDPs, Q-learning, DQN, PPO, SAC, RLHF reward models, reward hacking, offline RL, Decision Transformer, multi-agent RL
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AI Ethics & Governance: EU AI Act, NIST AI RMF, algorithmic fairness, disparate impact, differential privacy, federated learning, AI incident response
Who This Is ForML engineers, data scientists, software engineers transitioning into AI, AI researchers, FAANG interview candidates, and graduate students in CS, Data Science, and Electrical Engineering.
Why This Stands ApartEvery topic includes: plain-language explanation, mathematical foundations, production Python code, real-world applications, and comparison tables. No filler. No padding. This is the reference we wish existed when we started building AI systems.
2026 Edition — covers LLaMA-3, Claude 3.5, GPT-4o, Mistral, Mamba, DeepSeek-V3, AWS Bedrock, and Vertex AI.
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