RAG ve LLM'lerle Yaratıcı Yapay Zeka Uygulamaları Yapmak

Geliştiriciler, gerçekten güvenilir, veri bağlantılı yapay zeka uygulamaları oluşturmak için temel chatbot talimatlarının ötesine geçmek için sık sık mücadele ederler. Bu metin tabanlı kurs, üretim için hazır olan üretken yapay zekâ sistemlerini sıfırdan nasıl tasarlayacağınızı, inşa edeceğinizi ve optimize edeceğiniz bu boşluğu doldurur. Ana büyük dil modeli (LLM) kavramlarını anlamaktan, Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) gibi gelişmiş paternleri uygulamaya kadar ilerleyeceksiniz. Açık yazılı açıklamaları inceleyerek ve pratik kod örneklerini analiz ederek, AI modellerini özel veri kaynaklarına bağlamak, model çıkışlarını kontrol etmek ve sistem performansını izlemek için gerekli becerileri kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Temel üretken yapay zeka kavramlarını, model seçim kriterlerini ve maliyet tahmini stratejilerini anlamak. - Güvenilir hızlı mühendislik tekniklerini öğrenin ve Pydantic kullanarak yapısal veri çıkışlarını uygulayın. - Vektör veritabanlarını kullanarak sondan sona kadar Arşivleme-Genişletilmiş Nesil (RAG) sistemleri oluştur. - Modelleri belirli görevlere uyarlamak için Parametre-Verimli İyi Düzenleme (PEFT) tekniklerini uygulayın. - Uygulama gözlemlenebilirliğini ve izleme araçlarını hata ayıklama ve yapay zeka performansını iyileştirmek için ayarlayın. Kurs, hızlı tasarım, veritabanı entegrasyonu ve sistem izleme konusunda yapılmış yazılı egzersizler yoluyla size rehberlik etmeden önce temel terminoloji ve temel AI kavramlarıyla başlar. Bu kurs, yapay zeka geliştirme konusunda yeni olan ve önceden makine öğrenimi deneyimine ihtiyaç duymadan pratik beceriler kazanmak isteyen yazılım geliştiriciler ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. Kendi akıllı veri tabanlı uygulamalarınızı oluşturmak için bugün okumaya başlayın.