Mở rộng quy mô Đường ống dữ liệu với Generative AI

Kỹ thuật dữ liệu đang phát triển nhanh chóng khi generative AI giới thiệu các mô hình mới để xử lý, cấu trúc và truy xuất thông tin. Để đi trước, các chuyên gia dữ liệu phải học cách tích hợp các mô hình thông minh này trực tiếp vào đường ống dữ liệu của họ. Khóa học chỉ dành cho văn bản này hướng dẫn bạn các khái niệm cốt lõi của Generative AI được tùy chỉnh đặc biệt cho kỹ thuật dữ liệu, giúp bạn chuyển đổi từ thiết kế đường ống dữ liệu truyền thống sang xây dựng các kiến trúc dữ liệu hiện đại, được tăng cường AI. Bạn sẽ học được gì: - Hiểu các khái niệm nền tảng của generative AI và vai trò của nó trong kiến trúc dữ liệu hiện đại - Thiết kế và triển khai các mẫu tạo sinh được tăng cường truy xuất (RAG) trong các đường ống dữ liệu - Cấu hình và tối ưu hóa cơ sở dữ liệu vector để lưu trữ và truy xuất các embedding có số chiều cao - Tự động hóa trích xuất siêu dữ liệu, làm sạch dữ liệu và ánh xạ lược đồ bằng các mô hình ngôn ngữ lớn - Áp dụng các khái niệm MLOps cơ bản để giám sát và duy trì các quy trình công việc generative AI ở quy mô lớn Chương trình giảng dạy bắt đầu với các thuật ngữ thiết yếu và các khái niệm AI nền tảng trước khi đi từng bước vào tích hợp đường ống thực tế, lưu trữ vector và các chiến lược mở rộng quy mô. Khóa học này được thiết kế cho các kỹ sư dữ liệu mới bắt đầu và các chuyên gia cơ sở dữ liệu muốn mở rộng kỹ năng của họ vào AI, không yêu cầu kinh nghiệm generative AI trước đó. Bắt đầu đọc ngay hôm nay để chuẩn bị cơ sở hạ tầng dữ liệu của bạn cho thế hệ ứng dụng AI tiếp theo.