...
search
school

Tastează minim 3 caractere pentru a explora catalogul școlar...

Mesaje
Se încarcă...
Notificări
Se încarcă...

Învață AI și devino maker

Explorează programele noastre de cursuri structurate clar, module practice și resurse descărcabile direct.

Catalogul de Cursuri

În cursul de intermediari vom învăța cum să construim o aplicație întreagă cap coadă, care să preia informații din zeci de mii de documente dintr-o sursă publică, să le structureze, să le introducă într-o bază de date, si apoi să-i dea acces Ai-ului la aceste date printr-un server MCP, pentru ca AI-ul să ni le interogheze pentru noi.

Ca proiect final, după ce parcurgem toți acești pași, vom învăța cum putem să interogăm aceste date numeroase în 3 moduri distincte ( 3 front enduri), un formular, un chatbot clasic și un chatbot care îți salvează în BD informațiile.

Astfel de aplicații se numesc RAG, adică Retrieval Augmented Generation.


Prima zi va fi Retrieval. Adică cum luăm date de tip text și pdf, de pe site-uri.
A doua zi va fi Augmented. Adică cum le transformăm datele în embeddingsuri care pot fi căutate semantic (adică în funcție de sens, inclusiv pe sinonimie)
A 3-a zi va fi Generation. Adică cum facem un server MCP. Data trecută, la începători, am făcut un client MCP. Adică ai-ul creat de noi era clientul, iar serverul MCP era deja creat. În cursul acesta vom creat un server MCP. Și vom învăța să interogăm dinamic aceste date complexe, folosind AI care să ne da răspunsuri ancorate în realitate, nu halucinații.


AȘTEPTĂRI:

M1 Noțiuni introductive lucru cu BD SQL
M1 Cum să luăm texte de pe un site prin scrapping
M1 Cum să convertim pdf-urile luate de pe site în fișier .txt
M1 Cum să introducem totul în BD de pe server în php myadmin, folosing SQL.

M2 Cum să convertim textele în structurile lor semantice (embeddings)
M2 Cum să salvăm endeddingsurile într-o bd specializată (BD de vectori - Quadrant)
M2 Cum să interogăm BD de vectori pt a găsi rezultate semantice apropiate.

M3 Cum să creăm un server MCP
M3 Cum să folosim prompturi complexe care să apeleze serverul MCP?
M3 Cum creăm chatboți AI cu elemente de interacțiune, adică: „salvează în BD”, elimină”, dă un like la răspuns, etc, new search.

Programa completă a cursului:
Modul: Modul 1: Retrieval (Recuperarea de date)
Secțiunea 1 - Noțiuni introductive lucru cu baze de date SQL
Secțiunea 2 - Noțiuni introductive lucru cu Python
Sectiunea 4 - Conversia PDF to TXT
Secțiunea 3 - Scrapping cu Playwright
Modul: Modulul 2: Augmentation (Prepararea și îmbunătățirea datelor)
Secțiunea 1 - Ce sunt embedding-urile?
Secțiunea 2 - Stocarea embedingsurlor intr-o baza de date de vectori
Secțiunea 3 - Căutarea într-o bază de date vectorială Quadrant
Secțiunea 4 - Vizualizarea datelor din BD vectorială
Modul: Modulul 3 Generation: Folosirea datelor de către Generative AI
Secțiunea 1 - Server MCP
Secțiunea 2 - Chatbot simplu
Secțiunea 3 - Chatbot complex cu memorie
Secțiunea 4 - Chatbot complex cu instrumente

Acesta este cursul de începători

Programa completă a cursului:
Modul: Modul 1: Primul tău chatbot aplicat pe profesia ta
Secțiunea1: Intro mediu de lucru online
Secțiunea 2: Ce sunt LLM-urile?
Secțiunea 3: Cum fac un chatbot AI?
Modul: Modulul 2: Ai recorder (Văz și auz monstruos)
Secțiunea 1: Văzul
Secțiunea 2: Auzul
Secțiunea 3: Vorbitul
Modul: Modulul 3: Generatoare de documente (moderare, social media, comunicate de presă)
Secțiunea 1: Moderăm comunități
Secțiunea 2: Plănuim social media
Secțiunea 3: Elaborăm comunicate de presă (și le Ai/Auto-criticăm)
Modul: Modulul 4: The Knowledge Conector
Secțiunea 1: AI-ul caută cu Google
Secțiunea 2: AI-ul folosește biblioteca Wikipedia
Secțiunea 3: AI-ul ul pune chestii în calendar (dacă vrea)

Acces Cursanți

Loghează-te folosind datele contului oferite de administrator pentru a accesa platforma de învățare.

AiDA