データエンジニア向けの生成的AI基礎

データ工学は人工知能がデータの処理，クリーニング，および豊かさを変えてゆくにつれて急速に進化している。このテキストベースのコースでは，生成的ＡＩとデータ工学の本質的な交差点を紹介し，知的自動化によって伝統的なパイプラインを改善する方法を示す。 また，大規模言語モデルとの相互作用，ＡＩ利用のためのデータ構造，ベクトルストレージの実装などを理解することにより，最新の知的データインフラを構築する準備を行う。 学ぶことは 生成的ＡＩの基本的な概念，大規模言語モデル，データ工学ワークフローにおける具体的な応用を理解する。 また，データのクリーニング，解析，メタデータ生成を自動化するために，プロンプトエンジニアリング技術を適用した。 また，ベクトルデータベースの構成とデータ検索のためのＲＡＧパターンの設計を行う。 また，自動的なデータの充実と変換のために，Ｐｙｔｈｏｎベースのデータパイプラインに生成的ＡＩ　ＡＰＩを統合する。 ＡＩ駆動データプロセスを監視，評価，保護するための基本的なＬＬＭＯｐｓ実践を実装する。 まず，コア定義と言語モデルの基礎を学び，次にパイプライン統合，プロンプト設計，ベクトルデータベース管理を学ぶ。明確な書面による説明と実用的なコード例を通して，ロバストで，人工知能を活用したデータアーキテクチャの構築を学ぶ。 生成的ＡＩの経験は必要ないが，Ｐｙｔｈｏｎとデータベースの概念の基礎的な理解は有用である。 今日から読み始めて 人工知能の時代に あなたのデータ工学の技術を適応させて