Systematically Improving RAG Applications
Перестаньте строить RAG‑системы, которые блестят на демо, но терпят неудачу в продакшене. За шесть недель вы освоите системный, data‑driven подход - от синтетической оценки до интеллектуального маршрутизации запросов - и превратите прототип в «mission‑critical» решение.
Что вы получите
Программа курса
Преподаватель курса
Jason Liu - специалист по разработке AI‑систем в самых разных областях: от компьютерного зрения в Университете Ватерлоо до политики контента в Facebook и рекомендательных систем в Stitch Fix, где его решения обеспечили рост выручки на $50 млн. Опыт масштабного упорядочивания данных, проектирования мультимодальных retrieval‑моделей и обработки сотен миллионов рекомендаций в неделю лег в основу его консалтинговых проектов и этой программы по внедрению RAG‑систем.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Jason Liu - опытный инженер ИИ с более чем шестилетним стажем разработки систем поиска и рекомендаций в академической и коммерческой среде. В его портфолио: создание моделей компьютерного зрения в Университете Ватерлоо, формирование политики контента в Facebook и построение рекомендательных движков в Stitch Fix, которые принесли компании дополнительно $50 млн выручки. За последний год он консультировал десятки стартапов, помогая доводить их RAG‑р
Этот практический интенсив даст вам все необходимые навыки для создания полноценно работающего продвинутого продукта на базе больших языковых моделей (LLM) - от выбора идеи до её развёртывания в продакшене.
Mckay Wrigley (takeoff)
Изучите ключевые принципы разработки Retrieval-Augmented Generation (RAG) систем и применение передовых методов поиска для улучшения работы искусственного интеллекта. В рамках курса вы освоите интеграцию RAG в AI-приложения, оптимизацию процессов поиска информации и генерации ответов, а также научитесь применять передовые технологии машинного обучения для повышения точности и эффективности работы интеллектуальных систем.
DAIR.AI
Этот курс посвящен созданию эффективных и надежных приложений на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG). Студенты изучат основные компоненты RAG-систем и лучшие практики их разработки. Курс также включает изучение продвинутых концепций, таких как Agentic RAG-системы. После прохождения курса студенты получат глубокое понимание работы RAG и освоят методологии, позволяющие разрабатывать передовые RAG-приложения в различных областях.
Santiago Valdarrama
Живой, интерактивный курс, который научит тебя с нуля проектировать, создавать и внедрять готовые к эксплуатации ML-системы - без воды и академического занудства.Этот курс - для тех, кто хочет решать реальные задачи с помощью ИИ и машинного обучения. Большинство курсов по ML скучны, чересчур академичны и не учат тому, как доводить продукт до реального запуска.А этот курс — другой. Это практическая, честная, максимально прикладная программа, котор
Jason Liu
Бонусная часть курса предоставляет участникам доступ к дополнительным материалам из предыдущих когорт, включая воркшопы, гостевые лекции и сессии «вопрос–ответ». Это ценный источник практических кейсов, передового опыта и глубоких технических разборов.
It wasn’t easy, but we made it through. Thank you to everyone who took part in the campaign. Enjoy your learning!
I see there are a few participants are yet to pay and I can replace someone if needed..
Thanks..
Динамика складывается оптимистично. Присоединяйтесь!