जनरेटिव AI डेवलपर: RAG, AI एजेंट्स, और क्लाउड डिप्लॉयमेंट (Cloud Deployments) बनाएं

जनरेटिव AI हमारे सॉफ़्टवेयर बनाने के तरीके को बदल रहा है, लेकिन साधारण प्रॉम्प्ट से आगे बढ़ने के लिए सिस्टम आर्किटेक्चर की गहरी समझ आवश्यक है। यह कोर्स वैचारिक AI और व्यावहारिक इंजीनियरिंग के बीच के अंतर को पाटता है, जो आपको प्रोडक्शन-ग्रेड AI एप्लिकेशन बनाने की प्रक्रिया में मार्गदर्शन करता है। आप सीखेंगे कि Large Language Models कैसे काम करते हैं, और फिर ऑटोनॉमस एजेंट सिस्टम और सिमेंटिक सर्च इंजन डिज़ाइन करने की ओर बढ़ेंगे। संरचित स्पष्टीकरणों को पढ़कर और स्वच्छ कोड कार्यान्वयन (clean code implementations) का विश्लेषण करके, आप क्लाउड में AI वर्कलोड को डिज़ाइन करने, ऑप्टिमाइज़ करने और चलाने के लिए आवश्यक कौशल प्राप्त करेंगे। आप क्या सीखेंगे: - जनरेटिव AI, Large Language Models, और ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर के मुख्य कॉन्सेप्ट्स को समझें - कस्टम दस्तावेज़ों को क्वेरी करने के लिए मज़बूत Retrieval-Augmented Generation (RAG) पाइपलाइन बनाएं - CrewAI और PydanticAI जैसे आधुनिक फ़्रेमवर्क का उपयोग करके ऑटोनॉमस मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो विकसित करें - इंटेलिजेंट नॉलेज रिट्रीवल को शक्ति देने के लिए वेक्टर डेटाबेस और सिमेंटिक सर्च लागू करें - Docker और कंटेनरीकरण (containerization) का उपयोग करके AI मॉडल को क्लाउड वातावरण में कॉन्फ़िगर और डिप्लॉय करें - स्वच्छ, प्रोडक्शन-रेडी AI ऑर्केस्ट्रेशन कोड लिखने के लिए Python async पैटर्न और टाइप हिंट्स (type hints) लागू करें यह कोर्स मुख्य शब्दावली (key terminology), न्यूरल नेटवर्क की मूलभूत परिभाषाओं और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की मूल बातों से शुरू होता है। फिर आप API इंटीग्रेशन, वेक्टर डेटाबेस, मल्टी-एजेंट समन्वय (coordination), और क्लाउड डिप्लॉयमेंट रणनीतियों को कवर करने वाले चरण-दर-चरण लिखित गाइड के माध्यम से आगे बढ़ेंगे। यह कोर्स सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स, सिस्टम आर्किटेक्ट्स और तकनीकी उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो AI इंजीनियरिंग के क्षेत्र में प्रवेश करना चाहते हैं। मशीन लर्निंग की कोई पूर्व पृष्ठभूमि आवश्यक नहीं है, हालांकि Python से बुनियादी परिचितता की सिफारिश की जाती है। अपना पहला इंटेलिजेंट AI सिस्टम बनाने और डिप्लॉय करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।