Ana madde: SQL Server 2000 SQL: Veritabanı Yönetim Sistemi

Yaratıcı yapay zeka modelleri, onları besleyen veri kadar güçlüdür. Yapısız, yüksek kaliteli ve iyi yönetilen veri olmadan, en gelişmiş büyük dil modelleri bile doğru sonuçlar vermez. Bu kurs, modern üretken yapay zeka uygulamalarını desteklemek için gerekli temel veri çerçeveleri aracılığıyla size rehberlik eder. Ham veri kavramlarını anlamaktan, her adımında doğruluk ve güvenliği sağlayan, geri alma-arttırılmış üretim (RAG) sistemleri ve özerk ajanları besleyen temiz boru hatları tasarlamaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksin: - Vektör gömülü ve parçalama stratejileri de dahil olmak üzere üretken AI veri boru hatlarının temel terminolojisini anlamak - Geri alma-arttırılmış üretim (RAG) için optimize edilmiş veri alımı çalışma akışlarını ayarlayın - LLM tüketimi için yapısız metni hazırlamak için veri temizleme ve yapılandırma tekniklerini uygulayın - Hızlı ve ilgili bilgi geri kazanımı sağlamak için vektör veritabanları ve indeksleme yöntemlerini değerlendirmek - Yapay zeka çalışma akışlarındaki hassas bilgileri korumak için veri yönetimi, gizlilik ve güvenlik standartlarını uygulamak - Zaman içinde veri kalitesini korumak için modern veri boru hattı paternleri ve temel LLMOps kavramlarını analiz edin Kurs, yapay zeka için veri hazırlamanın temel tanımları ve anahtar kavramlarıyla başlar. Daha sonra yazılı açıklamalar ve gerçek dünya AI uygulamaları için verileri nasıl tasarlayacağınızı, depolayacağınızı ve yöneteceğinizi gösteren yapısal metin tabanlı egzersizler aracılığıyla ilerleyeceksiniz. Bu kurs, üretken yapay zekaya yeni başlayan ve modern veri çerçevelerinde sağlam bir temel inşa etmek isteyen umut verici veri uzmanları, yazılım geliştiriciler ve teknik ürün yöneticileri için tasarlanmıştır. AI veya makine öğrenimi ile önceden bir deneyim gerekmez. Modern üretken yapay zekanın gerektirdiği sağlam veri temelini inşa etmek için bugün okumaya başlayın.