Curso excelente para quem quer sair da teoria sobre RAG e realmente construir um assistente que consulta dados de verdade.
Aplikasi LLM untuk Data: Membangun Asisten Analitik RAG
Pelajari cara membangun asisten Retrieval-Augmented Generation (RAG) kustom yang berinteraksi dengan kumpulan data Anda sendiri untuk mengekstrak wawasan bertenaga AI yang kuat.
-
💬
Instruktur AI
Tanyakan apa pun tentang pelajaran dan dapatkan jawaban jelas seketika, kapan saja. -
🕐
Mulai kapan saja
Tanpa jadwal atau tenggat — belajar dengan kecepatan sendiri, kapan pun Anda mau. -
🌐
Dalam bahasa Indonesia
Pelajaran, tugas, dan sertifikat — semuanya sepenuhnya dalam bahasa Anda.
Tentang kursus ini
Seiring kumpulan data menjadi semakin kompleks, kemampuan untuk menanyakan dan menganalisis informasi menggunakan bahasa alami menjadi keterampilan penting. Menambahkan lapisan AI ke alur kerja data Anda memungkinkan Anda menemukan wawasan lebih cepat dan lebih intuitif. Dalam kursus tertulis mendasar ini, Anda akan mempelajari cara merancang dan membangun asisten analitik Retrieval-Augmented Generation (RAG). Anda akan beralih dari memahami terminologi AI dasar ke penerapan praktis Large Language Models (LLM) pada kumpulan data Anda sendiri, mengubah informasi mentah menjadi kecerdasan percakapan.
Apa yang akan Anda pelajari:
- Memahami konsep LLM fundamental, terminologi kunci, dan bagaimana penerapannya pada analisis data.
- Membangun arsitektur Retrieval-Augmented Generation (RAG) dasar untuk menanyakan kumpulan data kustom.
- Mengimplementasikan basis data vektor modern untuk menyimpan dan mengambil penyematan data secara efisien.
- Menerapkan dasar-dasar rekayasa prompt untuk memandu asisten AI Anda menuju jawaban yang akurat dan relevan.
- Mengintegrasikan alat dataframe modern untuk mempersiapkan dan menyusun data Anda untuk konsumsi AI.
- Berlatih menulis cuplikan kode yang menghubungkan alur data Anda ke lapisan AI dengan aman.
Kursus ini dimulai dengan pemecahan yang jelas tentang terminologi AI dan dasar-dasar RAG sebelum memandu Anda melalui latihan tertulis praktis. Anda akan membaca penjelasan teks langkah demi langkah dan blok kode untuk membangun alur data yang andal dan didorong oleh AI. Dirancang untuk pemula dan penggemar data, kursus ini tidak memerlukan pengalaman machine learning sebelumnya. Mulailah membaca hari ini untuk membawa kekuatan AI ke alur kerja analitis Anda.
Apa yang Anda dapatkan
-
📜
Sertifikat penyelesaian
Tambahkan ke profil LinkedIn Anda -
💬
Tutor AI pribadi
Bingung di tengah pelajaran? Tanya tutor bawaan kamu apa saja, kapan saja. -
♾️
Akses seumur hidup
Kembali kapan saja, tanpa kedaluwarsa -
📱
Ponsel atau komputer
Berfungsi di mana saja, perangkat apa saja -
💸
Pengembalian 14 hari
Tanpa pertanyaan -
⚡
Singkat dan fokus
2 jam 30 mnt konten praktis
Sertifikat penyelesaian
Setiap kursus yang Anda selesaikan di PickAClass menerbitkan kredensial seperti ini — orisinal, dengan kodenya sendiri, dapat diverifikasi via URL, dan rinci tentang yang benar-benar ditunjukkan.
P
PickAClass
Profil keterampilan · terverifikasi
Dokumen
Sertifikat Penguasaan
Ini menyatakan bahwa
Nama Lengkap
telah berhasil menunjukkan penguasaan
Aplikasi LLM untuk Data: Membangun Asisten Analitik RAG
Keterampilan yang ditunjukkan
✓
Analisis pola perilaku
Dasar
1.2 jam
✓
Kerangka arsitektur keputusan
Mahir
1.4 jam
✓
Desain uji A/B
Mahir
1.7 jam
✓
Copywriting perilaku
Lanjutan
1.9 jam
P
PickAClass — Nama Lengkap
Aplikasi LLM untuk Data: Membangun Asisten Analitik RAG
Halaman 2 dari 2
Detail kinerja
Ringkasan tugas kursus
Pelajaran selesai
14 / 14
Soal latihan
26 / 28
Tugas dikirim
4 (rata 4,5 / 5)
Proyek capstone
Ditinjau — 4,6 / 5
Total latihan
6.2 jam
Tolok ukur kinerja
Peringkat kohort
12% teratas dari 1,625
Waktu penyelesaian
11 hari (median: 22)
Skor penguasaan
91 / 100
Skor soal latihan
94%
Verifikasi keterampilan
Jalur Keterampilan terverifikasi
Ulasan (20)
내 데이터셋에 직접 질문하는 RAG 어시스턴트를 처음부터 끝까지 만들어봐서 정말 유익했어요.
شرح ممتاز وعملي لبناء تطبيق RAG.
Finalmente un corso che spiega RAG facendoti costruire davvero un assistente, non solo leggendo teoria su embedding e vector database. La parte in cui si collega il retriever a dati analitici reali è quella che mi ha aiutato di più a capire l'utilità pratica di tutto questo. Ho finito il corso con un progetto che uso ancora per esplorare i miei dataset.
Watching the retrieval pipeline get built piece by piece finally made RAG click for me instead of just being a buzzword.
Building the retrieval and generation pieces together instead of separately is what finally made RAG make sense to me.
ก่อนหน้านี้เคยอ่านบทความเรื่อง RAG มาหลายที่แล้วแต่ก็ยังงงๆ ว่ามันทำงานจริงยังไง พอมาเรียนคอร์สนี้ที่ให้ลงมือสร้าง assistant ตั้งแต่ขั้นตอนแบ่งเอกสารเป็น chunk ไปจนถึงทำ embedding และเชื่อมกับโมเดลภาษา ทุกอย่างก็เริ่มเข้าใจมากขึ้นทันที ชอบมากตรงที่ตัวอย่างเป็นการเชื่อมกับข้อมูลวิเคราะห์จริงๆ ไม่ใช่แค่ข้อมูลตัวอย่างทั่วไป ทำให้เห็นภาพว่าจะเอาไปใช้กับงานตัวเองยังไง จังหวะการสอนก็กำลังดี ไม่เร็วจนตามไม่ทันและไม่ช้าจนน่าเบื่อ พอเรียนจบมีผู้ช่วยที่ตอบคำถามจากข้อมูลของตัวเองได้จริงๆ ไม่ใช่แค่โค้ดตัวอย่างที่รันแล้วจบไป รู้สึกว่าคุ้มค่าเวลามากสำหรับใครที่อยากเข้าใจ RAG แบบลงมือทำจริง
Долго откладывала изучение RAG, потому что в интернете все объясняют это слишком абстрактно, а тут наконец показали на практике. Курс проводит через весь пайплайн: чанкинг документов, эмбеддинги, векторный поиск и связку с языковой моделью для генерации ответов. Особенно полезной оказалась часть про то, как подключить ассистента к реальным аналитическим данным, а не к игрушечному примеру. Единственное, чего немного не хватило — более глубокого разбора, как оценивать качество ответов ассистента на больших объёмах данных. В остальном курс дал именно то практическое понимание, которого мне не хватало после чтения статей.
This is the first course that made retrieval-augmented generation feel like something I could actually build rather than just read about. Walking through chunking, embeddings, and hooking the retriever up to a real dataset made every piece of the pipeline click. By the end I had an assistant that could answer questions grounded in my own data instead of hallucinating.
Practical RAG build, wish deployment got more coverage.
Khóa học RAG thực hành rất dễ hiểu.
Me encantó que el curso no se quede solo en la teoría de RAG, sino que te haga construir un asistente que realmente consulta datos reales. La parte de indexación de documentos y recuperación de contexto está explicada con mucha claridad, incluso para alguien que apenas empezaba con LLMs. Salí del curso con un proyecto funcional que puedo seguir ampliando.
Świetny kurs, który krok po kroku pokazuje jak zbudować asystenta RAG podłączonego do prawdziwych danych, a nie tylko przykładowego zbioru.
Solid RAG walkthrough, though the vector search part felt rushed.
Finally a RAG course that's actually hands-on.
Este curso me abrió los ojos sobre cómo funciona realmente un sistema RAG, más allá de la teoría que había leído por ahí. Construir el asistente paso a paso, desde la parte de recuperación hasta la generación de respuestas, hizo que todo tuviera sentido de una vez. Ahora entiendo por qué mis primeros intentos con embeddings fallaban tanto.
Muy buena introducción práctica a RAG, aunque me hubiera gustado ver más sobre cómo evaluar la calidad de las respuestas del asistente.
Cara membina RAG dan menyambungkan data sendiri dijelaskan dengan baik, cuma berharap bahagian vektor diperdalam lagi.
Endlich RAG praktisch statt nur Theorie.
RAG पाइपलाइन को शुरू से आखिर तक बनाना सिखाने वाला यह कोर्स सच में बहुत प्रैक्टिकल है।
Pelajar lain juga mengambil
🔥 Populer
🎓 Dengan sertifikat
Generative AI untuk Seniman Tato: Desain dan Penempatan
Sertifikat
Praktik
3.200 Ft
→
🔥 Populer
🎓 Dengan sertifikat
AI Voice Cloning: Bangun Suara Digital Pribadi Anda
Sertifikat
Praktik
3.200 Ft
→
🔥 Populer
🎓 Dengan sertifikat
AI untuk Pengajar ESL: Pelajaran, Teks, dan Tes
Sertifikat
Praktik
3.200 Ft
→
🔥 Populer
🎓 Dengan sertifikat
Fondasi LLMOps: Mendeploy, Melakukan Versi, dan Memantau LLM
Sertifikat
Praktik
3.200 Ft
→
Pertanyaan umum
Apa yang saya butuhkan untuk mengikuti kursus ini? +
Cukup ponsel atau komputer dengan internet. Tidak ada instalasi atau perangkat khusus.
Bagaimana cara membayar? +
Dengan kartu via Stripe. Kami tidak menyimpan detail kartu — Stripe menanganinya dengan aman.
Bisakah saya mendapat refund? +
Ya — refund penuh dalam 14 hari, tanpa pertanyaan.
Berapa lama saya akan punya akses? +
Selamanya. Setelah membeli, kursus jadi milik Anda untuk dikunjungi lagi kapan saja.
Apakah saya akan mendapat sertifikat? +
Ya. Setelah selesai, Anda akan menerima sertifikat yang bisa ditambahkan ke profil LinkedIn.
Dibuat untuk pelajar di
Teknologi
Desain
Keuangan
Pemasaran
Kesehatan
Pendidikan
Perhotelan
Manufaktur
10
Dapatkan 10 kursus per bulan
Anggota mendapat 10 kursus pilihan setiap bulan seharga 0 Ft. Tanpa biaya per kursus — kamu hanya membayar langganan.
16.000 Ft / per bulan
- ✓ 10 kursus setiap bulan
- ✓ Batalkan kapan saja
Diperpanjang tiap bulan. Kursus yang tidak dipakai hangus di akhir setiap bulan tagihan.