Prêt à faire fonctionner les systèmes d'IA avec les connaissances et les données uniques de votre organisation ? La plupart des mises en œuvre de l'IA se heurtent à un mur parce qu'elles ne peuvent pas accéder, traiter et utiliser efficacement les informations de l'entreprise, laissant un vaste potentiel inexploité et des organisations frustrées par des réponses génériques.
Ce cours vous transforme en un ingénieur de données expert qui peut construire des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) sophistiqués qui établissent un pont transparent entre les modèles IA et les actifs de connaissances de votre organisation. Vous maîtriserez les pipelines de traitement de données avancés qui transforment les documents bruts en formats prêts pour l'IA, architecturent des bases de données vectorielles hautes performances pour la recherche sémantique et mettent en œuvre des stratégies d'extraction intelligentes qui fournissent des réponses contextuellement parfaites. Grâce à des laboratoires pratiques complets, vous construirez des systèmes RAG de niveau entreprise avec une orchestration adaptative, une personnalisation contextuelle et une surveillance prête pour la production. Ce cours est conçu pour les professionnels techniques travaillant à l'intersection des données et de l'IA. Les participants idéaux comprennent les ingénieurs de données en transit vers les flux de travail de l'IA, les ingénieurs ML axés sur des pipelines de données robustes, les ingénieurs logiciels développant des systèmes intelligents et les spécialistes de l'IA/ML mettant en œuvre des architectures de Génération Augmentée de Récupération (RAG). Le programme s'adresse directement à ceux qui construisent ou maintiennent des systèmes de production où l'intégrité des données, la connaissance du contexte et la performance sont essentielles. Pour tirer le meilleur parti de ce cours, les apprenants doivent avoir de solides bases en programmation Python, ainsi qu'une certaine familiarité avec les bases de données et les flux de traitement des données. Une solide compréhension des principes de l'apprentissage automatique est essentielle, tout comme l'expérience avec les API et les services web. L'exposition à l'infrastructure et aux outils basés sur le cloud sera également très bénéfique pour la mise en œuvre pratique des systèmes RAG et des pipelines de données. À la fin de ce cours, les apprenants seront en mesure de construire des pipelines de données de niveau entreprise avec une validation robuste, une transformation et un formatage prêt pour l'IA. Ils acquerront une expérience pratique dans la mise en œuvre d'architectures RAG avancées utilisant des bases de données vectorielles, des embeddings et une gestion dynamique du contexte. Le cours approfondit également de puissantes stratégies d'optimisation telles que le reranking, le filtrage des métadonnées et la gestion adaptative du contexte. Ces capacités aboutiront à la conception et au déploiement de systèmes d'assistance à la clientèle spécialisés et sensibles au contexte qui offrent des performances évolutives, personnalisées et mesurables.
