Finally a RAG course that's actually hands-on.
LLM приложений для данных: построить RAG аналитика помощник
Узнайте, как создавать пользовательских помощников с дополненным поиском (RAG), которые взаимодействуют с вашими собственными наборами данных, чтобы извлекать мощные аналитические данные на основе искусственного интеллекта.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
По мере того, как наборы данных становятся все более сложными, возможность запрашивать и анализировать информацию с использованием естественного языка становится важным навыком. Добавление слоя искусственного интеллекта в рабочие процессы данных позволяет быстрее и более интуитивно обнаруживать полезные сведения. В этом фундаментальном письменном курсе вы узнаете, как спроектировать и создать аналитического помощника с дополненным генерированием (RAG). Вы перейдете от понимания основной терминологии искусственного интелекта к практическому применению больших языковых моделей (LLM) к своим собственным наборам данных, преобразуя необработанную информацию в разговорную информации.
Что вы узнаете:
- Понять основные концепции LLM, ключевую терминологию и то, как они применяются к анализу данных.
- Создание фундаментальной архитектуры поиска-дополненного поколения (RAG) для запроса пользовательских наборов данных.
- Внедрение современных векторных баз данных для эффективного хранения и поиска вложенных данных.
- Примените основы быстрого проектирования, чтобы направить вашего помощника ИИ на точные и актуальные ответы.
- Интегрируйте современные инструменты дата-фреймов для подготовки и структурирования данных для потребления ИИ.
- Практикуй написание фрагментов кода, которые безопасно подключают ваш конвейер данных к слою AI.
Курс начинается с четкого разбора терминологии ИИ и основ RAG, а затем вы пройдете практические письменные упражнения. Вы будете читать пошаговые текстовые объяснения и блоки кода, чтобы построить надежный, управляемый ИИ конвейер данных. Разработанный для начинающих и энтузиастов данных, этот курс не требует предварительного опыта машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы принести силу ИИ в ваши аналитические рабочие процессы.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 30 мин практического материала
Отзывы (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.
Студенты также прошли
🎓 С сертификатом
Частный ИИ с открытым исходным кодом LLM: локальное развертывание, RAG и агенты
Сертификат
Практика
70,00 lei
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
AI-клонирование голоса: создайте свой персональный цифровой голос
Сертификат
Практика
70,00 lei
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
AI для преподавателей ESL: уроки, тексты и тесты
Сертификат
Практика
70,00 lei
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Генеративный AI для тату-мастеров: дизайн и размещение
Сертификат
Практика
70,00 lei
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство