Finally a RAG course that's actually hands-on.
Veri için LLM Uygulamaları: Bir RAG Analitik Asistanı Oluşturun
Kendi veri kümelerinizle etkileşime girerek güçlü, yapay zeka odaklı içgörüler çıkarmak için özel Erişim Artırılmış Üretim (RAG) asistanları oluşturmayı öğrenin.
-
💬
Yapay zekâ eğitmeni
Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al. -
🕐
İstediğin zaman başla
Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren. -
🌐
Türkçe
Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.
Bu kurs hakkında
Veri kümeleri karmaşıklaştıkça, doğal dili kullanarak bilgileri sorgulama ve analiz etme yeteneği temel bir beceri haline geliyor. Veri iş akışlarınıza bir yapay zeka katmanı eklemek, içgörüleri daha hızlı ve daha sezgisel bir şekilde ortaya çıkarmanızı sağlar. Bu temel yazılı kursta, bir Erişim Artırılmış Üretim (RAG) analitik asistanını nasıl tasarlayacağınızı ve oluşturacağınızı öğreneceksiniz. Temel yapay zeka terminolojisini anlamaktan, Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) kendi veri kümelerinize pratik olarak uygulamaya geçerek ham bilgiyi konuşmaya dayalı zekaya dönüştüreceksiniz.
Neler öğreneceksiniz:
- Temel LLM kavramlarını, anahtar terminolojiyi ve bunların veri analiziyle nasıl ilgili olduğunu anlayın.
- Özel veri kümelerini sorgulamak için temel bir Erişim Artırılmış Üretim (RAG) mimarisi oluşturun.
- Veri gömmelerini (embeddings) verimli bir şekilde depolamak ve almak için modern vektör veritabanları uygulayın.
- Yapay zeka asistanınızı doğru ve alakalı yanıtlara yönlendirmek için istem mühendisliği (prompt engineering) temellerini uygulayın.
- Verilerinizi yapay zeka tüketimi için hazırlamak ve yapılandırmak amacıyla modern veri çerçevesi (dataframe) araçlarını entegre edin.
- Veri hattınızı güvenli bir şekilde bir yapay zeka katmanına bağlayan kod parçacıkları yazma pratiği yapın.
Kurs, pratik yazılı alıştırmalarla size rehberlik etmeden önce yapay zeka terminolojisinin ve RAG temellerinin net bir dökümüyle başlar. Güvenilir, yapay zeka odaklı bir veri hattı oluşturmak için adım adım metin açıklamalarını ve kod bloklarını okuyacaksınız. Yeni başlayanlar ve veri meraklıları için tasarlanan bu kurs, önceden makine öğrenimi deneyimi gerektirmez. Yapay zekanın gücünü analitik iş akışlarınıza taşımak için bugün okumaya başlayın.
Ne elde edeceksin
-
📜
Tamamlama sertifikası
LinkedIn profilinize ekleyin -
💬
Kişisel AI öğretmeni
Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin. -
♾️
Ömür boyu erişim
İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok -
📱
Telefon veya bilgisayar
Her yerde, her cihazda -
💸
14 gün iade
Sorgusuz -
⚡
Kısa ve odaklı
2 sa 30 dk pratik içerik
Yorumlar (20)
Cara membina RAG dan menyambungkan data sendiri dijelaskan dengan baik, cuma berharap bahagian vektor diperdalam lagi.
Долго откладывала изучение RAG, потому что в интернете все объясняют это слишком абстрактно, а тут наконец показали на практике. Курс проводит через весь пайплайн: чанкинг документов, эмбеддинги, векторный поиск и связку с языковой моделью для генерации ответов. Особенно полезной оказалась часть про то, как подключить ассистента к реальным аналитическим данным, а не к игрушечному примеру. Единственное, чего немного не хватило — более глубокого разбора, как оценивать качество ответов ассистента на больших объёмах данных. В остальном курс дал именно то практическое понимание, которого мне не хватало после чтения статей.
Finalmente un corso che spiega RAG facendoti costruire davvero un assistente, non solo leggendo teoria su embedding e vector database. La parte in cui si collega il retriever a dati analitici reali è quella che mi ha aiutato di più a capire l'utilità pratica di tutto questo. Ho finito il corso con un progetto che uso ancora per esplorare i miei dataset.
Este curso me abrió los ojos sobre cómo funciona realmente un sistema RAG, más allá de la teoría que había leído por ahí. Construir el asistente paso a paso, desde la parte de recuperación hasta la generación de respuestas, hizo que todo tuviera sentido de una vez. Ahora entiendo por qué mis primeros intentos con embeddings fallaban tanto.
내 데이터셋에 직접 질문하는 RAG 어시스턴트를 처음부터 끝까지 만들어봐서 정말 유익했어요.
Practical RAG build, wish deployment got more coverage.
Świetny kurs, który krok po kroku pokazuje jak zbudować asystenta RAG podłączonego do prawdziwych danych, a nie tylko przykładowego zbioru.
Me encantó que el curso no se quede solo en la teoría de RAG, sino que te haga construir un asistente que realmente consulta datos reales. La parte de indexación de documentos y recuperación de contexto está explicada con mucha claridad, incluso para alguien que apenas empezaba con LLMs. Salí del curso con un proyecto funcional que puedo seguir ampliando.
Endlich RAG praktisch statt nur Theorie.
Curso excelente para quem quer sair da teoria sobre RAG e realmente construir um assistente que consulta dados de verdade.
Solid RAG walkthrough, though the vector search part felt rushed.
Building the retrieval and generation pieces together instead of separately is what finally made RAG make sense to me.
This is the first course that made retrieval-augmented generation feel like something I could actually build rather than just read about. Walking through chunking, embeddings, and hooking the retriever up to a real dataset made every piece of the pipeline click. By the end I had an assistant that could answer questions grounded in my own data instead of hallucinating.
شرح ممتاز وعملي لبناء تطبيق RAG.
RAG पाइपलाइन को शुरू से आखिर तक बनाना सिखाने वाला यह कोर्स सच में बहुत प्रैक्टिकल है।
Khóa học RAG thực hành rất dễ hiểu.
ก่อนหน้านี้เคยอ่านบทความเรื่อง RAG มาหลายที่แล้วแต่ก็ยังงงๆ ว่ามันทำงานจริงยังไง พอมาเรียนคอร์สนี้ที่ให้ลงมือสร้าง assistant ตั้งแต่ขั้นตอนแบ่งเอกสารเป็น chunk ไปจนถึงทำ embedding และเชื่อมกับโมเดลภาษา ทุกอย่างก็เริ่มเข้าใจมากขึ้นทันที ชอบมากตรงที่ตัวอย่างเป็นการเชื่อมกับข้อมูลวิเคราะห์จริงๆ ไม่ใช่แค่ข้อมูลตัวอย่างทั่วไป ทำให้เห็นภาพว่าจะเอาไปใช้กับงานตัวเองยังไง จังหวะการสอนก็กำลังดี ไม่เร็วจนตามไม่ทันและไม่ช้าจนน่าเบื่อ พอเรียนจบมีผู้ช่วยที่ตอบคำถามจากข้อมูลของตัวเองได้จริงๆ ไม่ใช่แค่โค้ดตัวอย่างที่รันแล้วจบไป รู้สึกว่าคุ้มค่าเวลามากสำหรับใครที่อยากเข้าใจ RAG แบบลงมือทำจริง
Watching the retrieval pipeline get built piece by piece finally made RAG click for me instead of just being a buzzword.
Muy buena introducción práctica a RAG, aunque me hubiera gustado ver más sobre cómo evaluar la calidad de las respuestas del asistente.
Diğer öğrenciler şunları da aldı
🔥 Popüler
🎓 Sertifikalı
Dövme Sanatçıları için Generative AI: Tasarım ve Yerleştirme
Sertifika
Uygulama
$14.99
→
🔥 Popüler
🎓 Sertifikalı
AI Voice Cloning: Kişisel Dijital Sesinizi Oluşturun
Sertifika
Uygulama
$14.99
→
🔥 Popüler
🎓 Sertifikalı
ESL Öğretmenleri için AI: Dersler, Metinler ve Testler
Sertifika
Uygulama
$14.99
→
🔥 Popüler
🎓 Sertifikalı
LLMOps Temelleri: LLM'leri Dağıtma, Versiyonlama ve İzleme
Sertifika
Uygulama
$14.99
→
Sık sorulanlar
Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +
Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.
Nasıl ödeme yapabilirim? +
Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.
Para iadesi alabilir miyim? +
Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.
Erişimim ne kadar sürer? +
Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.
Sertifika alacak mıyım? +
Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.
Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji
Tasarım
Finans
Pazarlama
Sağlık
Eğitim
Konaklama
Üretim