Gemini Modelleri ile BigQuery'de Üretken Yapay Zeka

Modern veri analizi sadece sayılardan fazlasını gerektirir; verilerinizin bulunduğu yerde doğrudan doğal dili işleme, özetleme ve üretme gücünü talep eder. Büyük dil modellerini veri ambarınızla entegre etmek, yapılandırılmamış metinlerden büyük ölçekte derin içgörüler elde etmenizi sağlar. Bu yazılı kurs, BigQuery içinde Gemini modellerini kullanmanın temelleri konusunda size rehberlik eder. Geleneksel SQL sorgulama ile gelişmiş üretken yapay zeka arasındaki boşluğu kapatmayı öğrenecek, veritabanınız içinde doğrudan metin sınıflandırma, çeviri ve özetleme görevlerini otomatikleştirmenizi sağlayacaksınız. Ne öğreneceksiniz: - Üretken yapay zekanın temel kavramlarını ve büyük dil modellerinin veritabanı motorlarıyla nasıl entegre olduğunu anlayın. - Harici makine öğrenimi modellerine güvenli bir şekilde erişmek için veritabanı bağlantılarını yapılandırın. - Gemini modellerini kullanarak metin üretmek, özetlemek ve analiz etmek için SQL sorguları yazın. - Model yanıtlarını optimize etmek için veritabanı fonksiyonları içinde doğrudan prompt engineering tekniklerini uygulayın. - Veritabanı odaklı yapay zekayı kullanarak yapılandırılmamış verileri yapılandırın ve büyük ölçekte duygu analizi gerçekleştirin. - Anlamsal arama yetenekleri için vektör yerleştirmeleri (vector embeddings) oluşturmak gibi modern kalıpları keşfedin. Pratik SQL tabanlı üretken yapay zeka iş akışlarına geçmeden önce temel terminoloji ve bağlantı kurulumlarıyla başlıyoruz. Net, adım adım yazılı açıklamalar ve pratik SQL kod örnekleri aracılığıyla basit metin üretiminden gelişmiş veri zenginleştirme tekniklerine doğru ilerleyeceksiniz. Bu kurs, analitik araç setine üretken yapay zeka eklemek isteyen veri analistleri, veritabanı geliştiricileri ve bulut yeni başlayanları için tasarlanmıştır. Temel düzeyde SQL aşinalığı faydalı olsa da, önceden makine öğrenimi deneyimi gerektirmez. Veritabanı odaklı üretken yapay zekanın gücüyle analitik iş akışlarınızı dönüştürmek için bugün okumaya başlayın.