Andreas Kretz
Я - старший инженер по данным и тренер, техноэнтузиаст и отец. Уже более десяти лет я увлечён Data Engineering. Сначала я стал инженером по данным самоучкой, а затем возглавил команду инженеров по данным в крупной компании. Когда я понял, насколько велика потребность в обучении в этой сфере, я последовал за своей страстью и основал собственную Академию Data Engineering. С тех пор я помог более чем 2 000 студентам достичь своих целей.
Курсы Другое (ИИ) от Andreas Kretz
Andreas Kretz
10 окт. 2025 г., 01:41
Создание локальной системы RAG на основе LlamaIndex и Ollama
GenAI RAG with LlamaIndex, Ollama and Elasticsearch
Retrieval-Augmented Generation (RAG) - это следующий практический шаг после семантического поиска и индексации. В этом курсе вы создадите полноценный локальный RAG-конвейер, который обрабатывает PDF-файлы, разбивает тексты на фрагменты, сохраняет векторы в Elasticsearch, извлекает релевантный контекст и генерирует обоснованные ответы с помощью модели Mistral, запущенной локально через Ollama.Мы пройдём путь от начала до конца на конкретном сценар
Andreas Kretz
9 сент. 2025 г., 13:45
Скрытый фундамент генеративного ИИ
The Hidden Foundation of GenAI
Генеративный ИИ сегодня повсюду, но лишь немногие понимают фундаментальные концепции, на которых он держится. «Скрытый фундамент GenAI» - это отправная точка для тех, кто хочет по-настоящему разобраться, что стоит за LLM, векторным поиском и семантическим пониманием. Курс специально создан для инженеров данных и фокусируется на эмбеддингах - одном из важнейших (и самых неправильно трактуемых) строительных блоков любой GenAI-системы.Вместо перегру
Andreas Kretz
9 сент. 2025 г., 13:18
Семантическая индексация и поиск логов
Semantic Log Indexing & Search
Семантический поиск - один из самых практичных способов применения генеративного ИИ в реальных проектах по обработке данных. В этом курсе мы выходим за рамки базового знакомства с эмбеддингами (из курса The Hidden Foundation of GenAI) и начинаем использовать их на практике. Вы научитесь строить полноценный конвейер семантического поиска с нуля: от создания эмбеддингов и их хранения в векторной базе данных до выполнения запросов на естественном яз