Proyekto sa Capstone para sa RAG at Agentic AI — PickAClass
⏱ 2 oras 30 min 📚 25 aralin 🎧 Audio version

Proyekto sa Capstone para sa RAG at Agentic AI

Matutong magdisenyo at magpatupad ng isang multimodal retrieval-augmented generation system at mga intelligent agent sa pamamagitan ng komprehensibong nakasulat na mga gabay at praktikal na pagsasanay sa code.

  • 💬 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

Habang nagmamadali ang mga organisasyon na yakapin ang artificial intelligence, ang kakayahang bumuo ng maaasahan at may kamalayan sa konteksto na mga AI system ay isa sa mga pinaka-hinahanap na kasanayan sa teknolohiya ngayon. Ang kursong nakabatay sa teksto na ito ay gumagabay sa iyo sa proseso ng pagdidisenyo ng isang matatag na Retrieval-Augmented Generation (RAG) at Agentic AI system mula sa simula. Sa pamamagitan ng pagtatrabaho sa komprehensibong gabay na ito, lilipat ka mula sa pag-unawa sa pangunahing generative AI patungo sa pag-istruktura ng mga kumplikadong workflow na nag-uugnay sa mga vector database, embedding, and autonomous decision-making agent. Makakakuha ka ng praktikal na kaalaman na kinakailangan upang magplano, bumuo, at magsuri ng mga application ng AI na istilong-produksyon. Ang iyong mga matututunan: - Unawain ang pangunahing terminolohiya ng RAG, vector embeddings, at autonomous agent architecture. - Lumikha at mamahala ng mga naka-istrukturang dataset gamit ang JSON upang pakainin ang iyong mga retrieval pipeline. - Bumuo ng mga text at image embedding upang suportahan ang mga kakayahan sa multimodal search. - I-configure ang retrieval logic at ikonekta ang iyong system sa mga modernong vector database. - Magdisenyo ng mga agentic workflow kung saan ang mga LLM ay gumagawa ng mga desisyon at dynamic na tumatawag ng mga tool. - Suriin ang pagganap ng iyong system gamit ang mga modernong pamamaraan ng pagtatasa ng RAG. Nagsisimula ang kurso sa mga mahahalagang kahulugan at pundasyonal na konsepto ng AI bago ka gabayan hakbang-hakbang sa paghahanda ng dataset, pagbuo ng embedding, at pagsasama ng agent. Matututo ka sa pamamagitan ng mga detalyadong nakasulat na paliwanag, mga pagkasira ng konsepto, at malinaw na mga snippet ng code. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga naghahangad na AI developer, software engineer, at mga mahilig sa data na gusto ng isang nakasruktura, madaling simulan na panimula sa pagbuo ng mga advanced na AI system nang walang mga kumplikadong kinakailangan. Simulang magbasa ngayon at matutunan kung paano bumuo ng mga matatalino at agentic system nang paunti-unti.

Nilalaman ng kurso

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
    2 oras 30 min 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
Proyekto sa Capstone para sa RAG at Agentic AI
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
Proyekto sa Capstone para sa RAG at Agentic AI
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