Scaling Data Pipelines with Generative AI

Kỹ thuật dữ liệu đang phát triển nhanh chóng khi AI tạo ra các mô hình mới để xử lý, cấu trúc và lấy thông tin. Để vượt trội, các chuyên gia dữ liệu phải học cách tích hợp các mô hình thông minh này trực tiếp vào các đường ống dữ kiện của họ. Chương trình chỉ văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cốt lõi của Generative AI đặc biệt được thiết kế cho kỹ thuật dữ liệu, giúp bạn chuyển đổi từ thiết kế đường ống dữ kiện truyền thống sang xây dựng kiến trúc dữ lượng hiện đại, AI-augmented. Bạn sẽ học được: - Hiểu được các khái niệm cơ bản của AI sinh sản và vai trò của nó trong kiến trúc dữ liệu hiện đại - Thiết kế và thực hiện các mô hình tăng cường truy xuất (RAG) trong các đường ống dữ liệu - Cấu hình và tối ưu hóa cơ sở dữ liệu vector để lưu trữ và lấy lại các lồng ghép chiều cao - Tự động trích xuất siêu dữ liệu, dữ kiện sạch, và lập bản đồ sơ đồ bằng các mô hình ngôn ngữ lớn - Apply basic MLOps concepts to monitor and maintain generative AI workflows at scale Chương trình học bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và các khái niệm AI cơ bản trước khi chuyển bước vào tích hợp đường ống thực tế, lưu trữ vectơ và chiến lược quy mô. Lớp học này được thiết kế cho kỹ sư dữ liệu và chuyên gia cơ sở dữ kiện mới tìm kiếm để mở rộng kỹ năng của họ vào AI, không yêu cầu kinh nghiệm AI trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để chuẩn bị cơ sở dữ liệu của bạn cho thế hệ tiếp theo của các ứng dụng AI.