Data Engineering Foundations for Enterprise AI Systems (bằng tiếng Anh).

Mô hình AI chất lượng cao chỉ tốt bằng dữ liệu cung cấp cho chúng. Đối với các doanh nghiệp muốn triển khai các hệ thống AI đáng tin cậy, xây dựng một nền tảng dữ liệu vững chắc là bước quan trọng nhất. Chương trình dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn thông qua các chiến lược dữ liệu thiết yếu và kiến trúc hiện đại cần thiết để chuẩn bị thông tin doanh nghiệp cho AI sinh sản. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các định dạng dữ liệu thô đến cấu trúc các đường ống dữ kiện hiệu suất cao. Bạn sẽ học: - Hiểu về việc chuẩn bị dữ liệu cơ bản, dọn dẹp và kỹ thuật cấu trúc cho hệ thống AI. - Học cơ học của cơ sở dữ liệu vector và cách họ lưu trữ và lấy dữ kiện cao chiều. - Apply Retrieval-Augmented Generation (RAG) patterns để kết nối kiến thức doanh nghiệp với các mô hình AI. - Master metadata tagging và các thực tiễn quản lý dữ liệu để đảm bảo an toàn và phù hợp với AI outputs. - Tìm hiểu kiến trúc đường ống dữ liệu hiện đại được thiết kế để xử lý tài liệu doanh nghiệp không cấu trúc. Bắt đầu với thuật ngữ chính và các nguyên tắc chất lượng dữ liệu, bạn sẽ tiến hành qua các bài học văn bản có cấu trúc bao gồm tìm kiếm vector, chiến lược phân đoạn và tích hợp RAG. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, người đam mê dữ liệu và chuyên gia IT tìm kiếm để hiểu mặt dữ kiện của AI, không yêu cầu kinh nghiệm trước đó trong học máy. Bắt đầu xây dựng nền tảng dữ liệu sạch mà các hệ thống AI doanh nghiệp hiện đại phụ thuộc vào ngày nay.