शानदार संसाधन। मैंने बहुत कुछ सीखा, और अवधारणाओं को समझने में उपयोग किए गए उदाहरण बहुत मददगार थे। अत्यधिक अनुशंसा करता हूं।
RAG और LLMs के साथ जनरेटिव AI एप्लिकेशन बनाना
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, वेक्टर डेटाबेस, रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जनरेशन और स्ट्रक्चर्ड आउटपुट का उपयोग करके विश्वसनीय जनरेटिव AI एप्लिकेशन बनाना और डिप्लॉय करना सीखें।
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एआई प्रशिक्षक
किसी भी पाठ के बारे में पूछें और तुरंत, कभी भी स्पष्ट उत्तर पाएँ। -
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कभी भी शुरू करें
कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
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हिंदी में
पाठ, कार्य और प्रमाणपत्र — सब कुछ पूरी तरह आपकी भाषा में।
इस कोर्स के बारे में
महत्वाकांक्षी डेवलपर्स अक्सर साधारण चैटबॉट प्रॉम्प्ट से आगे बढ़कर वास्तव में विश्वसनीय, डेटा-कनेक्टेड AI एप्लिकेशन बनाने में संघर्ष करते हैं। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स इस अंतर को पाटता है, आपको सिखाता है कि कैसे प्रोडक्शन-रेडी जनरेटिव AI सिस्टम को स्क्रैच से डिज़ाइन, बिल्ड और ऑप्टिमाइज़ करें।
आप कोर लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) कॉन्सेप्ट्स को समझने से लेकर रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जनरेशन (RAG) जैसे एडवांस्ड पैटर्न को लागू करने तक आगे बढ़ेंगे। स्पष्ट लिखित स्पष्टीकरणों का अध्ययन करके और व्यावहारिक कोड उदाहरणों का विश्लेषण करके, आप AI मॉडल को कस्टम डेटा स्रोतों से कनेक्ट करने, मॉडल आउटपुट को नियंत्रित करने और सिस्टम प्रदर्शन की निगरानी करने के लिए आवश्यक कौशल हासिल करेंगे।
आप क्या सीखेंगे:
- मूलभूत जनरेटिव AI कॉन्सेप्ट्स, मॉडल चयन मानदंड और लागत अनुमान रणनीतियों को समझें।
- विश्वसनीय प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकों में महारत हासिल करें और Pydantic का उपयोग करके स्ट्रक्चर्ड डेटा आउटपुट लागू करें।
- वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करके एंड-टू-एंड रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जनरेशन (RAG) सिस्टम बनाएं।
- विशिष्ट कार्यों के लिए मॉडल को अनुकूलित करने के लिए पैरामीटर-एफिशिएंट फाइन-ट्यूनिंग (PEFT) तकनीकों को लागू करें।
- AI प्रदर्शन को डीबग और ऑप्टिमाइज़ करने के लिए एप्लिकेशन ऑब्जर्वेबिलिटी और ट्रेसिंग टूल कॉन्फ़िगर करें।
यह कोर्स आवश्यक शब्दावली और मूलभूत AI कॉन्सेप्ट्स से शुरू होता है, इससे पहले कि आपको प्रॉम्प्ट डिज़ाइन, डेटाबेस इंटीग्रेशन और सिस्टम मॉनिटरिंग पर संरचित लिखित अभ्यासों के माध्यम से मार्गदर्शन मिले।
यह कोर्स उन सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और टेक उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो AI डेवलपमेंट में नए हैं और बिना किसी पूर्व मशीन लर्निंग अनुभव के व्यावहारिक कौशल बनाना चाहते हैं।
आज ही पढ़ना शुरू करें ताकि आप अपने स्वयं के इंटेलिजेंट, डेटा-संचालित एप्लिकेशन बनाना शुरू कर सकें।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
💬
व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 36 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समापन प्रमाणपत्र
PickAClass पर पूरा किया हर कोर्स ऐसी क्रेडेंशियल देता है — मूल, अपने कोड के साथ, URL से सत्यापन योग्य, और जो वास्तव में प्रदर्शित हुआ उसका विस्तृत विवरण।
P
PickAClass
कौशल प्रोफ़ाइल · सत्यापन योग्य
दस्तावेज़
महारत प्रमाणपत्र
यह प्रमाणित करता है कि
नाम उपनाम
ने सफलतापूर्वक निपुणता प्रदर्शित की
RAG और LLMs के साथ जनरेटिव AI एप्लिकेशन बनाना
प्रदर्शित कौशल
✓
व्यवहारिक पैटर्न विश्लेषण
आधारभूत
1.2 घं
✓
निर्णय-आर्किटेक्चर ढांचे
दक्ष
1.4 घं
✓
A/B परीक्षण डिजाइन
दक्ष
1.7 घं
✓
व्यवहारिक कॉपीराइटिंग
उन्नत
1.9 घं
P
PickAClass — नाम उपनाम
RAG और LLMs के साथ जनरेटिव AI एप्लिकेशन बनाना
पृष्ठ 2 / 2
प्रदर्शन विवरण
कोर्सवर्क सारांश
पूर्ण पाठ
14 / 14
अभ्यास प्रश्न
26 / 28
जमा असाइनमेंट
4 (औसत 4.5 / 5)
कैपस्टोन प्रोजेक्ट
समीक्षित — 4.6 / 5
कुल अभ्यास
6.2 घं
प्रदर्शन बेंचमार्क
कोहोर्ट रैंक
1,625 में शीर्ष 12%
पूर्णता का समय
11 दिन (माध्यिका: 22)
महारत स्कोर
91 / 100
अभ्यास-प्रश्न स्कोर
94%
कौशल सत्यापन
सत्यापित कौशल पथ
समीक्षाएँ (5)
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया! उदाहरण बहुत प्रासंगिक थे और अवधारणाओं को मजबूत करने में मदद की। बहुत आनंददायक।
यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया। चर्चा किए गए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं। बहुत बढ़िया काम!
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
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हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
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