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Sebastian WitalecDeepLearning.AI

Neste curso, você adquirirá o conhecimento para tomar decisões informadas sobre quando aplicar bancos de dados vetoriais às suas aplicações. Você explorará como usar bancos de dados vetoriais e LLMs para obter insights mais profundos sobre seus dados, construir laboratórios que mostram como formar embeddings e usar várias técnicas de busca para encontrar embeddings semelhantes. Além disso, você explorará algoritmos para buscas rápidas em grandes conjuntos de dados e construirá aplicações que vão desde RAG até buscas multilíngues.

Jay AlammarDeepLearning.AI

Neste curso, você aprenderá a implementar a busca básica por palavras-chave, aprimorá-la com o método de rerank e usar embeddings para recuperação densa. Você ganhará prática prática com grandes quantidades de dados e aprenderá a superar desafios como resultados de busca variados e precisão. Ao final do curso, você será capaz de implementar busca alimentada por modelos de linguagem em seu site ou projeto.

Tim TullyDeepLearning.AI

Neste curso, você explorará a implementação de seis aplicações usando bancos de dados vetoriais. Você aprenderá a criar uma ferramenta de busca semântica, aprimorar aplicações de LLM com RAG, desenvolver um sistema de recomendação, construir um aplicativo de busca híbrida, criar um aplicativo de similaridade facial e implementar um aplicativo de detecção de anomalias. Ao final do curso, você terá novas ideias para construir aplicações com qualquer banco de dados vetorial.

João AscensãoOne Month PM

Este curso cobre tudo, desde os fundamentos de IA e ciência de dados até técnicas avançadas de gestão de produtos. Você aprenderá a enquadrar problemas de IA, desenvolver produtos de IA e criar estratégias usando dados. O curso também inclui sessões de perguntas e respostas ao vivo com líderes da indústria, fornecendo insights práticos sobre a gestão de produtos impulsionados por IA.

Andrew NgDeepLearning.AI

Neste curso de Machine Learning em Produção, você desenvolverá intuição sobre como projetar um sistema de ML de produção de ponta a ponta: escopo do projeto, necessidades de dados, estratégias de modelagem e padrões e tecnologias de implantação. Você aprenderá estratégias para enfrentar desafios comuns na produção, como estabelecer uma linha de base do modelo, abordar a deriva de conceito e realizar análise de erros. Você seguirá um framework para desenvolver, implantar e melhorar continuamente uma aplicação de ML em produção.

Pranav RajpurkarDeepLearning.AI

Nesta Especialização, você aprenderá a diagnosticar doenças a partir de raios-x e imagens cerebrais de ressonância magnética 3D, prever taxas de sobrevivência de pacientes usando modelos baseados em árvores, estimar efeitos de tratamentos usando dados de ensaios randomizados e automatizar a rotulagem de conjuntos de dados médicos usando processamento de linguagem natural. O curso abrange interpretação de modelos, segmentação de imagens, extração de linguagem natural e mais.

Miguel AmigotedX

Neste curso, você obterá uma compreensão profunda das capacidades e limitações do ChatGPT, incluindo seus casos de uso em dados, codificação e tecnologia. Você desenvolverá proficiência no uso do ChatGPT para gerar código programaticamente, desde a ideação até o teste e depuração. Explore as aplicações do ChatGPT em arquitetura e design, reescrita de código e outras áreas de programação. Aprenda a integrar o ChatGPT em seu fluxo de trabalho de programação e aproveite suas capacidades de conversação humanizadas para aumentar a produtividade.

Andreas KolleggerDeepLearning.AI

Neste curso, você aprenderá o básico de como os grafos de conhecimento armazenam dados usando nós e arestas, usar a linguagem de consulta Cypher do Neo4j para recuperar informações, adicionar um índice vetorial a um grafo de conhecimento e construir um grafo de conhecimento de documentos de texto do zero. Você também explorará técnicas avançadas para conectar múltiplos grafos de conhecimento e usar consultas complexas para recuperação abrangente de dados. Ao final do curso, você estará bem equipado para usar grafos de conhecimento para descobrir insights mais profundos em seus dados e melhorar o desempenho dos LLMs com contexto estruturado e relevante.