Python ve OpenAI ile RAG Sistemleri ve AI Ajanları Yapmak

Basit sohbet robotlarından karmaşık yapay zeka sistemlerine geçiş, modellerin dış verilerle nasıl etkileşimde bulunduğu ve özerk görevleri nasıl yerine getirdiğini derinlemesine anlama gerektirir.Bu kurs, sağlam, veri bilinçli uygulamaları yerinden inşa ederek bu boşluğu nasıl kapatacağınızı öğretiyor. Temel API etkileşimlerinden, mantıklı, planlı ve yürütülebilir karmaşık çoklu ajan sistemleri yaratmaya ilerleyeceksiniz.Kursun sonunda, hem doğru hem de belli iş ihtiyaçlarına bağlamsal olarak uygun olan yapay zeka çözümleri tasarlayacak ve uygulayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Yaratıcı yapay zeka ve büyük dil modellerinin temel mimarisini anlayın. - Gerçek verilerdeki yapay zeka yanıtlarını temellendirmek için Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) sistemleri oluşturun. - Verimli bilgi geri kazanımı için vektör veritabanları ve anlamsal arama uygulayın. - Çok aşamalı iş akışlarını tamamlamak için özel araçlar kullanan özerk yapay zeka ajanları tasarla. - Konu ve gerçek doğruluğu için modern ölçümler kullanarak AI performansını değerlendirmeyi pratik edin. - Çok sayıda yapay zeka ajanları arasındaki işbirliğini yönetmek için orkestrasyon çerçevelerini uygulayın. Kurs, vektör depoları ve ajan mantığının teknik uygulamasına geçmeden önce temel terminoloji ve hızlı mühendisliğin temelleriyle başlar. Açık yazılı açıklamalar ve hemen uygulanmak üzere tasarlanmış pratik kod örnekleri yoluyla öğreneceksiniz. Bu kurs, Python'u temel seviyede bilen ve yapay zeka geliştirme konusunda uzmanlaşmak isteyen yeni başlayanlar içindir. Makine öğrenimi veya yapay zekâ API'leri ile ilgili önceden bir deneyime gerek yoktur. Ajan yapay zekası ve gelişmiş arama sistemleri dünyasına yolculuğunuza başlayın.