Generatieve AI-toepassingen bouwen met RAG en LLM's

Deze tekstgebaseerde cursus overbrugt die kloof door u te leren hoe u productieklare generatieve AI-systemen vanuit het niets kunt ontwerpen, bouwen en optimaliseren.Deze cursus is bedoeld voor ontwikkelaars die eenvoudige chatbot-prompts willen gebruiken om echt betrouwbare, met data verbonden AI-toepassingen te bouwen. U zult vooruitgang boeken van het begrijpen van kernconcepten voor grote taalmodellen (LLM) tot het implementeren van geavanceerde patronen zoals Retrieval-Augmented Generation (RAG). Door het bestuderen van duidelijke schriftelijke uitleg en het analyseren van praktische codevoorbeelden, krijgt u de vaardigheden die nodig zijn om AI-modellen te verbinden met aangepaste gegevensbronnen, modeluitvoer te regelen en systeemprestaties te bewaken. Wat je leert: - Begrijp fundamentele generatieve AI-concepten, modelselectiecriteria en kostenramingsstrategieën. - Beheers betrouwbare prompt-engineeringtechnieken en handhaaf gestructureerde gegevensuitvoer met Pydantic. - Bouw end-to-end Retrieval-Augmented Generation (RAG) -systemen met behulp van vectordatabases. - Pas Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) -technieken toe om modellen aan te passen voor specifieke taken. - Configureer applicatie-observeerbaarheid en traceerhulpmiddelen om AI-prestaties te debuggen en te optimaliseren. De cursus begint met essentiële terminologie en fundamentele AI-concepten voordat u door gestructureerde schriftelijke oefeningen gaat over snel ontwerp, database-integratie en systeembewaking. Deze cursus is bedoeld voor softwareontwikkelaars en tech-enthousiastelingen die nieuw zijn in AI-ontwikkeling en praktische vaardigheden willen opbouwen zonder eerdere ervaring met machine learning. Begin vandaag nog met lezen om uw eigen intelligente, datagestuurde applicaties te bouwen.