This course equips learners with the knowledge and skills to build intelligent applications using generative AI. It dives deep into the AI stack, covering large language models (LLMs), vector databases, and Python frameworks.
Learners will also explore strategies to enhance AI performance and reliability, critical in today’s rapidly evolving AI landscape. You will gain hands-on experience by building AI-powered applications, learning how to implement vector databases for data retrieval and enhance models with Python.
With a practical, step-by-step approach, you will develop the expertise to create intelligent apps that can adapt to real-world challenges. What sets this course apart is its focus on both theoretical concepts and real-world application.
You’ll work on practical use cases, from AI architecture to the integration of LLMs, vector databases, and Python frameworks, giving you the confidence to implement AI solutions in various industries. This course is perfect for software engineers and developers with a basic understanding of Python who want to build intelligent applications using generative AI.
It’s designed to provide both foundational knowledge and practical skills to boost AI performance and reliability.
- Démarrer avec l'IA Générative
Dans cette section, nous explorons les fondamentaux de l'IA générative, y compris ses composants de pile, l'intégration Python et les considérations éthiques, pour guider les applications pratiques de développement web.
- Blocs de Construction des Applications Intelligentes
Dans cette section, nous explorons les blocs de construction des applications intelligentes, y compris les LLM, les incorporations vectorielles et l'hébergement de modèles, pour permettre des solutions logicielles contextuelles et adaptatives.
- Modèles de Langage à Grande Échelle
Dans cette section, nous explorons les modèles de n-grammes, les réseaux de neurones artificiels et l'architecture Transformer pour comprendre l'implémentation et les applications des modèles de langage à grande échelle en traitement du langage naturel.
- Modèles d'Incorporation
Dans cette section, nous explorons les modèles d'incorporation, leurs applications en traitement du langage naturel et traitement des données, et comment les implémenter en Python pour la recherche sémantique et l'analyse vectorielle.
- Bases de Données Vectorielles
Dans cette section, nous couvrons les bases de données vectorielles, les incorporations et leur rôle dans les systèmes de recherche et de récupération d'IA.
- Conception d'Applications IA/ML
Dans cette section, nous explorons la modélisation des données, le stockage et le flux de données sécurisé pour les applications IA/ML, en mettant l'accent sur la mise en œuvre pratique et les principes RBAC pour une conception de système efficace et sécurisée.
- Cadres, Bibliothèques et API Utiles
Dans cette section, nous explorons les cadres IA/ML basés sur Python, les bibliothèques et les API pour construire des applications IA génératives, en se concentrant sur l'intégration de données du monde réel et les solutions de génération augmentée par récupération.
- Mise en Œuvre de la Recherche Vectorielle dans les Applications IA
Dans cette section, nous explorons l'intégration de la recherche vectorielle avec les systèmes RAG, en se concentrant sur la récupération de données efficace et l'amélioration de l'intelligence des applications IA grâce à des techniques pratiques.
- Évaluation des Sorties de LLM
Dans cette section, nous explorons les stratégies d'évaluation des LLM, en mettant l'accent sur les métriques, les garde-fous et la fiabilité dans les applications intelligentes pour assurer un déploiement efficace et sécurisé de l'IA.
- Affinement du Modèle de Données Sémantique pour Améliorer la Précision
Dans cette section, nous explorons des techniques pour affiner les modèles de données sémantiques pour une précision améliorée dans les applications de génération augmentée par récupération (RAG). Les concepts clés incluent l'expérimentation des modèles d'incorporation, l'optimisation des métadonnées et les systèmes de récupération avancés.
- Défaillances Courantes de l'IA Générative
Dans cette section, nous examinons les modes de défaillance courants de l'IA générative, y compris les hallucinations, la flatterie, la fuite de données et les problèmes de performance, pour améliorer la précision et la fiabilité dans les applications pratiques.
- Correction et Optimisation de Votre Application IA Générative
Dans cette section, nous explorons des techniques pour améliorer la fiabilité des applications IA génératives, y compris la mise à niveau, la conception de jeux de données et les boucles de rétroaction pour des performances optimisées et des sorties stables.
