All current Retrieval Augmented Generation Courses courses in 2024
18 Courses
Generative AI and Model Selection
Generative AI and Model Selection | Southern New Hampshire University | Coursera
Delve into the realm of generative AI and discover the intricacies of selecting the perfect model to suit your requirements with this hands-on course. You will develop a robust understanding of generative AI models, and examine various deployment options such as web.
AI Prompt Engineering and RAG for Software Engineers
Elevate your expertise and productivity by diving into the transformative world of Artificial Intelligence with our comprehensive course, "AI Prompt Engineering and RAG for Software Engineers," available on Udemy. Designed to future-proof your career, this course equips you with critical skills in Prompt Engineering, enabling you to effectivel.
Retrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain
Expand your understanding of integrating external data with Large Language Models (LLMs) through Retrieval Augmented Generation (RAG) using LangChain. Although LLMs are now embedded in various technologies, they are limited by their training datasets. RAG addresses this challenge by combining LLMs with real-time external data.
In this course.
Optimizing Foundation Models (Traditional Chinese)
在本課程中，您將探索兩種改善基礎模型 (FM) 效能的技術：檢索增強生成 (RAG) 和微調。您將了解 Amazon Web Services (AWS) 服務，這些服務有助於使用向量資料庫儲存內嵌、客服在多步驟任務中的角色、定義微調 FM 的方法、如何準備用於微調的資料等等。
課程等級：基礎
課程時長：1 小時
本課程包括互動元素、文字指令和說明性圖形。
課程目標
識別有助於使用向量.
Optimizing Foundation Models (Indonesian)
Optimizing Foundation Models (Indonesian)
Dalam kursus ini, Anda akan mengeksplorasi dua teknik untuk meningkatkan kinerja model fondasi (FM): Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan penyempurnaan. Anda akan belajar mengenai layanan Amazon Web Services (AWS) yang membantu menyimpan penyematan dengan basis data vektor, peran agen dalam tugas den.
AWS Flash - Operationalize Generative AI Applications (FMOps/LLMOps) (Simplified Chinese)
本课程概述了生产 LLM 所面临的挑战以及一套可用于解决这些挑战的工具。课程将概述开发、部署和实施 LLM 的参考架构，并展开介绍该过程的每个阶段。
课程级别：中级
时长：90 分钟
课程内容
本课程包括演讲、真实示例和案例研究。
课程目标
在本课程中，您将学习以下内容：
区分 MLOPs 和 LLMOPs，定义实施 LLM 时面临的核心挑战
学习如何为给定的使用案例.
Optimizing Foundation Models (Thai)
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้สำรวจเทคนิคในการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลพื้นฐาน (FM) สองประการ ได้แก่ Retrieval Augmented Generation (RAG) และการปรับละเอียด คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับบริการ Amazon Web Services (AWS) ที่ช่วยจัดเก็บการฝังข้อมูลด้วยฐานข้อมูลเวกเตอร์, บทบาทของเอเจนต์ในการทำงานหลายขั้นตอน, กำหนดวิธีการปรับแต่ง FM อย่างละเอียด, วิธีเตรียมข้อม.
Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Indonesian)
Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Indonesian)
Dalam kursus ini, Anda akan menjelajahi siklus hidup aplikasi kecerdasan buatan generatif (AI generatif), yang meliputi hal-hal berikut:
Mendefinisikan kasus penggunaan bisnis
Memilih model fondasi (FM)
Meningkatkan kinerja FM
Mengevaluasi kinerja FM
Penggunaan dan da.
Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Traditional Chinese)
開發生成式人工智慧解決方案 (繁體中文)
在本課程中，您將會探索生成式人工智慧 (生成式 AI) 應用程式生命週期，其中包括以下內容：
定義商業使用案例
選取基礎模型 (FM)
改善 FM 的效能
評估 FM 的效能
部署及其對業務目標的影響
本課程是生成式 AI 課程的入門，其中深入探討使用提示詞工程、檢索增強生成 (RAG) 和微調來自訂 FM 的相關概念。
課程等級：基礎.
RAG and Fine-Tuning Explained
RAG and Fine-Tuning Explained | LinkedIn Learning
Unlock the power of AI with our in-depth course on Retrieval Augmented Generation (RAG) and fine-tuning, offered by LinkedIn Learning. This course breaks down these advanced concepts to help you build robust enterprise applications. Perfect for those interested in artificial int.
