Generative AI Engineering: Pagbuo ng LLM, RAG, at Agentic Systems — PickAClass
⏱ 3 oras 📚 30 aralin 🎧 Audio version

Generative AI Engineering: Pagbuo ng LLM, RAG, at Agentic Systems

Matutong magdisenyo, bumuo, at mag-deploy ng modernong generative AI applications gamit ang LangChain, LangGraph, at retrieval-augmented generation sa pamamagitan ng nakabalangkas na nakasulat na mga aralin.

  • 💬 AI instructor
    Magtanong tungkol sa anumang aralin at makakuha ng malinaw na sagot agad, anumang oras.
  • 🕐 Magsimula anumang oras
    Walang iskedyul o deadline — mag-aral sa sarili mong bilis, kahit kailan.
  • 🌐 Sa Filipino
    Mga aralin, gawain at sertipiko — lahat ay ganap na nasa wika mo.

Tungkol sa kursong ito

Ang Generative AI ay lumilipat mula sa simpleng prompts patungo sa sopistikadong engineering pipelines na nagpapagana ng autonomous applications. Ang pag-unawa kung paano ikonekta ang malalaking language models sa real-world data at external tools ay isa nang mahalagang kasanayan para sa modernong developers. Sa komprehensibong nakasulat na gabay na ito, ikaw ay lilipat mula sa isang baguhan patungo sa isang may kakayahang AI practitioner na nauunawaan kung paano magdisenyo, bumuo, at mag-orchestrate ng kumplikadong AI workflows. Matututunan mo ang mekanika sa likod ng modernong retrieval systems at multi-agent setups, na magbibigay-daan sa iyo na bumuo ng mga application na kayang mangatuwiran, magplano, at magsagawa ng mga gawain. Ano ang matututunan mo: - Unawain ang foundational LLM concepts, prompt engineering baselines, at core terminology. - Magdisenyo ng Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems upang ikonekta ang mga modelo sa private vector databases. - Bumuo ng orchestrations at structured workflows gamit ang LangChain at LangGraph. - I-configure ang multi-agent systems na nagtutulungan upang lutasin ang kumplikado, multi-step na mga problema. - Ilapat ang Model Context Protocol (MCP) upang walang putol na isama ang mga AI models sa external tools at data sources. - Galugarin ang mga pundasyon ng model fine-tuning upang iakma ang mga modelo para sa partikular na domain tasks. Nagsisimula ang kurso sa foundational concepts at terminology bago ka gabayan nang hakbang-hakbang sa pamamagitan ng vector databases, agentic frameworks, at advanced tool integrations. Babasahin mo ang malinaw na paliwanag at susuriin ang code snippets na idinisenyo upang buuin ang iyong praktikal na pag-unawa sa AI architecture. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa software developers, technical product managers, at technology enthusiasts na bago sa AI engineering at nais ng matibay, konseptwal, at praktikal na pundasyon nang hindi nangangailangan ng naunang karanasan sa machine learning. Simulang basahin ngayon upang buuin ang iyong unang henerasyon ng intelligent agentic systems.

Ang makukuha mo

  • 📜 Certificate ng pagtatapos
    Idagdag sa LinkedIn profile mo
  • 💬 Personal na AI tutor
    Natigil sa isang aralin? Itanong sa iyong built-in na tutor ang kahit ano, kahit kailan.
  • 🎧 Kasama ang audio version
    Mag-aral kahit saan — hindi kailangan ng screen
  • ♾️ Lifetime access
    Bumalik anumang oras, walang expiry
  • 📱 Telepono o computer
    Gumagana saanman, kahit anong device
  • 💸 14-day refund
    Walang tanong
  • Maikli at focused
    3 oras ng practical content

Certificate ng pagtatapos

Bawat kursong tinapos mo sa PickAClass ay nag-iisyu ng credential na ganito — orihinal, may sariling code, ma-verify sa URL, at detalyado tungkol sa aktwal na naipakita.

P
PickAClass
Skills profile · verifiable
Dokumento
Certificate of Mastery
Pinatutunayan nito na
Pangalan Apelyido
ay matagumpay na nagpakita ng kahusayan sa
Generative AI Engineering: Pagbuo ng LLM, RAG, at Agentic Systems
Mga skill na ipinakita
Pagsusuri ng Behavioral Pattern
Pundasyonal
1.2 oras
Mga framework ng decision-architecture
Bihasa
1.4 oras
Disenyo ng A/B test
Bihasa
1.7 oras
Behavioral copywriting
Advanced
1.9 oras
P
PickAClass — Pangalan Apelyido
Generative AI Engineering: Pagbuo ng LLM, RAG, at Agentic Systems
Pahina 2 ng 2
Detalye ng performance
Buod ng coursework
Mga araling natapos 14 / 14
Practice questions 26 / 28
Mga assignment na isinumite 4 (avg 4.5 / 5)
Capstone project Nasuri — 4.6 / 5
Kabuuang practice 6.2 oras
Performance benchmark
Cohort rank Top 12% sa 1,625
Oras hanggang matapos 11 araw (median: 22)
Mastery score 91 / 100
Practice-question score 94%
Skill verification Verified Skill Path
I-verify ang credential na ito
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Inisyu sa ilalim ng academic standards ng PickAClass. Ang skill levels ay sumasalamin sa na-assess na performance laban sa competency rubric ng kurso. Ito ay orihinal na credential ng platform na ito.

Mga Review

Wala pang review — ikaw ang unang magbahagi.

Magsulat ng review

Hihilingin naming mag-sign in ka pagkatapos — ligtas ang draft mo.

Kinuha rin ng iba

Mga madalas itanong

Ano ang kailangan ko para sa kursong ito? +

Telepono o computer na may internet lang. Walang install, walang special hardware.

Paano ako magbabayad? +

Sa pamamagitan ng card via Stripe. Hindi namin iniimbak ang detalye ng card — secure na hinahawakan ng Stripe.

Pwede ba akong mag-refund? +

Oo — full refund sa loob ng 14 araw, walang tanong.

Hanggang kailan ang access ko? +

Habang buhay. Sa pagbili, sa iyo na ang course — balikan mo kahit kailan.

Makakakuha ba ako ng certificate? +

Oo. Pagkatapos, makakatanggap ka ng certificate na maidadagdag sa LinkedIn profile mo.

Para sa mga learner sa
Tech Design Finance Marketing Healthcare Edukasyon Hospitality Manufacturing