Comprender y Aplicar Embeddings de Texto

hasta 1 hora
Principiante

Este curso proporciona una comprensión profunda de los embeddings de texto y sus aplicaciones en varias tareas de PLN. Aprende a usar Vertex AI de Google Cloud para construir un sistema de preguntas y respuestas y adquiere competencia en generar e integrar embeddings en aplicaciones comunes de LLM.

Embeddings de texto
Similitud semántica
Clasificación de texto
Agrupamiento de texto
Detección de anomalías

Resumen

En este curso, explorarás las propiedades de los embeddings de palabras y oraciones y aprenderás a usarlos para medir la similitud semántica entre textos. Aplicarás embeddings de texto para tareas como clasificación, agrupamiento y detección de anomalías. Además, aprenderás a modificar el comportamiento de generación de texto de un LLM ajustando parámetros como temperatura, top-k y top-p. El curso también cubre la aplicación de la biblioteca de código abierto ScaNN para una búsqueda semántica eficiente y la construcción de un sistema de preguntas y respuestas combinando búsqueda semántica con un LLM.

Online
ubicación del curso
Inglés
idioma del curso
A tu propio ritmo
formato del curso
Clases En vivo
entregado en línea

¿Para quién es este curso?

Científicos de Datos

Profesionales que buscan mejorar sus habilidades en procesamiento de lenguaje natural y embeddings de texto.

Ingenieros de Aprendizaje Automático

Ingenieros que desean aplicar embeddings de texto a varias tareas de PLN como clasificación y agrupamiento.

Entusiastas de la IA

Individuos con conocimientos básicos de Python interesados en aprender sobre embeddings de texto y sus aplicaciones.

Obtén una comprensión integral de los embeddings de texto y sus aplicaciones en tareas de PLN. Aprende de expertos de la industria y aplica tus conocimientos para construir sistemas avanzados utilizando Vertex AI de Google Cloud. Ideal para principiantes y profesionales que buscan mejorar sus habilidades.

Requisitos Previos

1 / 2

Conocimientos básicos de Python
Familiaridad con conceptos de procesamiento de lenguaje natural

¿Qué aprenderás?

Introducción a los Embeddings de Texto

Aprende los conceptos básicos de los embeddings de texto y su importancia en las tareas de PLN.

Propiedades de los Embeddings de Palabras y Oraciones

Explora las propiedades de los embeddings y cómo pueden usarse para medir la similitud semántica.

Aplicando Embeddings de Texto

Usa embeddings de texto para tareas como clasificación, agrupamiento y detección de anomalías.

Búsqueda Semántica con ScaNN

Aprende a aplicar la biblioteca de código abierto ScaNN para una búsqueda semántica eficiente.

Construyendo un Sistema de Preguntas y Respuestas

Combina búsqueda semántica con un LLM para construir un sistema de preguntas y respuestas utilizando Vertex AI de Google Cloud.

Ajuste de Parámetros de LLM

Modifica el comportamiento de generación de texto de un LLM ajustando parámetros como temperatura, top-k y top-p.

Conozca a sus instructores

Nikita Namjoshi
Defensor del Desarrollador para IA Generativa en Google Cloud
Andrew Ng
Fundador de DeepLearning.AI; Co-fundador de Coursera

Próximos cohortes

Costo
Libre
Duración
1 hora
Fechas
comienza ahora
Ubicación
Online

Libre