When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I purchase the Certificate?

When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Fundamentals of Gen AI Retrieval Dynamics

Ce cours n'est pas disponible en Français (France)

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Fundamentals of Gen AI Retrieval Dynamics

Instructeur : Vasco Patrício

Inclus avec

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

5 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

5 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

How retrieval systems represent information and compute similarity using embeddings
How to improve retrieval quality through chunking, query design, and relevance techniques
How to diagnose retrieval failures and make system behavior observable and measurable

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Management
Catégorie : Embeddings
Catégorie : Document Management
Catégorie : AI Integrations
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : AI literacy
Catégorie : Data Structures
Catégorie : AI Enablement
Catégorie : Document Control
Catégorie : Data Collection
Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Large Language Modeling

Outils que vous découvrirez

Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Generative AI

Détails à connaître

Certificat partageable

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Récemment mis à jour !

mars 2026

Évaluations

3 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 4 modules dans ce cours

Retrieval systems are at the core of modern Gen AI applications. But most explanations focus on tools, not understanding. This course teaches you how retrieval actually works, for RAG for LLMs, and how to design and evaluate it effectively.

You’ll learn how information is represented through embeddings, how similarity is computed, and why similarity alone is not enough to guarantee relevance. You’ll explore how choices like chunking and query processing directly impact system performance, and how to move from simple retrieval to controlled, judgment-driven systems using metadata and reranking. The course also covers how retrieval systems fail in practice (such as returning plausible but incorrect results) and how to make these failures observable, through metrics and diagnostics. What makes this course unique is its focus on mental models over tooling. Rather than teaching a specific stack, it equips you with the concepts needed to understand, debug, and improve any retrieval-based system. By the end, you will be able to reason about retrieval behavior and make better design decisions in real-world Gen AI systems.