Data Engineering-Grundlagen für KI-Systeme im Unternehmen

Hochwertige KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden. Für Unternehmen, die zuverlässige KI-Systeme einsetzen möchten, ist der Aufbau einer robusten Datengrundlage der wichtigste Schritt. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die wesentlichen Datenstrategien und modernen Architekturen, die erforderlich sind, um Unternehmensinformationen für generative KI vorzubereiten. Sie werden vom Verständnis von Rohdatenformaten zum Strukturieren von Hochleistungs-Datenpipelines übergehen. Was Sie lernen: - Verstehen Sie grundlegende Datenvorbereitungs-, Reinigungs- und Strukturierungstechniken für KI-Systeme. - Lernen Sie die Mechanik von Vektordatenbanken und wie sie hochdimensionale Daten speichern und abrufen. - Wenden Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Muster an, um Unternehmenswissen mit KI-Modellen zu verbinden. - Master Metadaten-Tagging und Data Governance-Praktiken, um sichere und konforme KI-Ausgaben zu gewährleisten. - Erkunden Sie moderne Datenpipeline-Architekturen, die für den Umgang mit unstrukturierten Unternehmensdokumenten entwickelt wurden. Beginnend mit der wichtigsten Terminologie und den Grundsätzen der Datenqualität lernen Sie in strukturierten Textlektionen die Vektorsuche, Chunking-Strategien und die RAG-Integration kennen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Datenenthusiasten und IT-Profis, die die Datenseite der KI verstehen möchten und keine Vorkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen benötigen. Bauen Sie die sauberen Datenfundamente auf, auf die moderne KI-Systeme für Unternehmen heute angewiesen sind.