データエンジニア向けの生成的AI基礎

大規模言語モデル、ベクトルデータベース、プロンプトエンジニアリングを活用して、最新のデータパイプラインを構築、最適化、自動化する方法を学びます。

4.7 (1,023) ⏱ 42分 📚 4レッスン 🎧 音声版

このコースについて

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

得られるもの

  • 📜 修了証
    LinkedInプロフィールに追加
  • 💬 Personal AI tutor
    Stuck on a lesson? Ask your built-in tutor anything, any time.
  • 🎧 音声版付き
    画面なしでもどこでも学べる
  • ♾️ 無期限アクセス
    いつでも再開可能、有効期限なし
  • 📱 スマホでもPCでも
    どこでもどんな端末でも
  • 💸 30日返金保証
    理由を聞きません
  • 短く要点だけ
    42分の実践的な内容

レビュー (1)

David Reyes PH
★ 3 · 2025-03-17T15:10:13+00:00

しっかりしたコースです。構成は論理的で、ほとんどの例が役立ちました。ただ、もう少し実例が欲しかったです。

レビューを書く

送信後にサインインを求めます — 下書きは保存されます。

他の受講者はこれも

よくある質問

このコースを受けるには何が必要ですか? +

インターネットに接続したスマホかパソコンだけ。インストールも特別な機材も不要です。

支払い方法は? +

Stripe経由のカード、または暗号通貨。カード情報は当社では保存せず、Stripeが安全に取り扱います。

返金できますか? +

はい — 30日以内なら理由を問わず全額返金。

いつまでアクセスできますか? +

ずっと。購入後はあなたのもの。いつでも見返せます。

修了証はもらえますか? +

はい。修了するとLinkedInプロフィールに追加できる修了証を受け取れます。

こんな分野の方に
テック デザイン 金融 マーケティング 医療 教育 ホスピタリティ 製造業