Yapay Zeka Sistem Tasarımı: RAG Boru Hatları ve LLM Mimarisi

Gerçek iş değeri yaratan kurumsal düzeyde yapay zeka çözümleri tasarlayın ve prototipini oluşturun. Bu kursta, tahmine dayalı ML ile üretken yapay zekayı ne zaman kullanacağınızı ayırt etmeyi, yapay zeka girişimlerini iş sonuçlarıyla uyumlu hale getirmeyi ve doğruluk, gecikme süresi, güvenlik ve maliyeti dengeleyen başarı kriterlerini tanımlamayı öğreneceksiniz. Yapay zekanın nerede uygun olduğunu ve nerede olmadığını anlamak için geleneksel deterministik yazılımları olasılıksal yapay zeka sistemleriyle karşılaştıracaksınız. Modern yapay zeka sistem mimarilerini şemalandıracak ve modeller, vektör veritabanları ve orkestrasyon katmanları gibi temel bileşenler için "kendin yap veya satın al" kararlarını değerlendireceksiniz. Uygulamalı çalışmalarla veri alım boru hatlarını, parçalama (chunking) ve gömme (embedding) stratejilerini, geri çağırma (retrieval) akışlarını uygulayacak ve karmaşık, yapılandırılmamış kurumsal verileri yapay zeka sistemlerinde kullanmak üzere hazırlayacaksınız. Araçlar, zincirler ve ajanlar dahil olmak üzere orkestrasyon modellerini analiz edecek ve her birini ne zaman uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Kurs, etkileşimli bir Streamlit kullanıcı arayüzüne sahip uçtan uca bir retrieval-augmented generation (RAG) prototipi oluşturulmasıyla sona erer. Farklı kullanım durumları için maliyet-kalite dengelerini deneyimleyecek, RAG'i ince ayar (fine-tuning) ile karşılaştıracak ve MVP'nizi yinelemeli olarak test edip geliştirmek için günlükleri (logs) kullanacaksınız.