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インストラクター主導のコース

Retrieval Augmented Generation (RAG) Introduction (RXM403)

大規模言語モデル (LLM) について、また RAG が生成ベースと検索ベースの AI モデルを組み合わせて、LLM の強力な機能を拡張する仕組みについて学びます。RAG の仕組みとコンポーネント パーツから組み立てられる方法について必要な知識を習得します。

あなたにとっての主なメリット:

✔ インストラクター主導のライブハンズオンラボ
✔ 独自のスキルを身につける
✔ RAGを使用してLLM出力を改良する

このコースは私にどのような利益をもたらしますか?

  • LLMの力を活用する
  • RAGで競争力のあるスキルを身につける
  • キャリアアップ

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このコースのユニークな点は何ですか?
実践的なラボでは、既存の LLM および AI ツールを使用して RAG を開発し、問題を解決するための設計に RAG テクニックを適用します。
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このコースから誰が恩恵を受けることができますか?
AI/ML 開発者。ソフトウェアおよびデータ エンジニア、IT および QA スタッフ。テクニカル マネージャーなど。
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おもなテーマ
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モジュール 1: LLM の概要
- ラボ: LLM エンドポイントの構築
モジュール 2: RAG の概要
- ラボ: データ収集とチャンキング
モジュール 3: ベクター データベースと埋め込み
- ラボ: 埋め込みの作成とデータの取り込み
モジュール 4: RAG テクニックと拡張機能
- ラボ: 最終的な RAG ソリューションの構築
前提条件
参加者は基本的なプログラミングスキル（できればPython）と、
数学と統計、データ分析の経験。
このコースについて
Linux Foundationは、rx-mのAI/MLエキスパートと提携し、このコースをコミュニティに提供しています。
$695
2024年12月17日
午前9:00から午後5:00まで
バーチャル、インストラクター主導
保証 このコースは最小クラスサイズに達したため、予定日に実行されることが保証されています。
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100%返金保証
含まれているもの
ライブオンライン（仮想）またはライブ（教室）
インストラクター主導の授業1日
ハンズオンラボ
リソース
修了証
経験レベル： 中級
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