2. लिंग और लिंग के साथ लिंग का संयोग।

जनरेटिव एआई हमारे सॉफ्टवेयर निर्माण के तरीके में बदलाव ला रहा है, लेकिन बड़े भाषा मॉडलों को वास्तविक दुनिया के डेटा से जोड़ने के लिए सही उपकरणों की आवश्यकता होती है। आप मूल एआई शब्दावली को समझने से लेकर कार्यात्मक जनरेटिव एआई अनुप्रयोगों को बनाने और तैनात करने तक का संक्रमण करेंगे। स्पष्ट लिखित व्याख्याओं और संरचनात्मक कोड विश्लेषण के माध्यम से, आप त्वरित इंजीनियरिंग, मॉडल एकीकरण और बाहरी डेटा पुनर्प्राप्ति के यांत्रिकी पर हावी होंगे। आप क्या सीखेंगे: -जनरेटिव एआई, बड़े भाषा मॉडल और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के बुनियादी सिद्धांतों को समझें। - अपने विकास वातावरण में हगिंग फेस के ओपन-सोर्स मॉडल को एकीकृत करें। -लैंगचेन फ्रेमवर्क का उपयोग करते हुए मजबूत एआई कार्यप्रवाह, श्रृंखला और एजेंटों का निर्माण करना। -एआई मॉडलों को बाहरी वेक्टर डेटाबेस से जोड़ने के लिए रिट्रीवल्‍-अग्‍मेंटेड जनरेशन (आरएजी) पाइपलाइन विकसित करना। - मॉडल आउटपुट और प्रणाली की विश्वसनीयता को बेहतर बनाने के लिए आधुनिक शीघ्र इंजीनियरिंग तकनीकों का उपयोग करना। -वास्‍तविक दुनिया के उत्‍पादन वातावरणों के लिए जनरेटिव एआई अनुप्रयोगों को विन्यासित और तैनात करना। यात्रा आवश्यक एआई अवधारणाओं और वातावरण सेटअप से शुरू होती है, इसके बाद चैट इंटरफेस, सामग्री जनरेटर और दस्तावेज खोज प्रणाली के लिए कोड वॉकथ्रू पर आगे बढ़ते हैं। आप विस्तृत अवधारणात्मक टूट-फूट को पढ़ेंगे और अपने व्यावहारिक कौशल को विकसित करने के लिए संरचनात्मक पायथन कोड स्निपेट का अध्ययन करेंगे। यह कोर्स सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, डाटा उत्साही और तकनीकी पेशेवरों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो एआई ऑर्केस्ट्रा के लिए नए हैं। पायथन की बुनियादी समझ की सिफारिश की जाती है, लेकिन कोई पूर्व मशीन सीखने का अनुभव आवश्यक नहीं है। आज के समय में भी अपने प्रथम कल्प के वृक्षों को देखने को मिलता है।