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Pré-processamento de Dados Não Estruturados para Aplicações LLM

  • Iniciante

Aprenda a extrair e normalizar conteúdo de uma ampla variedade de tipos de documentos para expandir as informações acessíveis ao seu LLM. Enriqueça seu conteúdo com metadados e explore técnicas avançadas de análise de imagens de documentos para melhorar os resultados de geração aumentada por recuperação (RAG).

  • Pré-processamento de Dados
  • Enriquecimento de Metadados
  • Análise de Imagens de Documentos
  • Aprimoramento de Sistemas RAG
  • Representação de Dados Não Estruturados

Visão Geral

Este curso ensinará como pré-processar dados para o desenvolvimento de aplicações LLM, com foco no trabalho com diferentes tipos de documentos. Você aprenderá a extrair e normalizar vários documentos em um formato JSON comum, enriquecê-los com metadados e aplicar técnicas de análise de imagens de documentos para pré-processar PDFs, imagens e tabelas. Ao final do curso, você será capaz de construir um bot RAG capaz de ingerir diferentes documentos e aplicar essas habilidades em cenários do mundo real.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    localização do curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglês
    idioma do curso
  • Ao seu próprio ritmo
    formato do curso
  • Aulas Ao vivo
    entregue online

Para quem é este curso?

Cientistas de Dados

Indivíduos interessados em processar e usar diversos tipos e formatos de dados para construir sistemas LLM RAG de alto desempenho.

Engenheiros de Aprendizado de Máquina

Profissionais que desejam aprimorar sua aplicação RAG e expandir sua versatilidade com dados não estruturados.

Entusiastas de IA

Qualquer pessoa interessada em aprender técnicas avançadas para representar e processar dados não estruturados, como texto, imagens e tabelas.

Ao participar deste curso, você dominará a arte de pré-processar dados não estruturados para aplicações LLM, aprendendo a lidar com uma variedade de tipos e formatos de documentos. Você adquirirá habilidades práticas que são diretamente aplicáveis ao aprimoramento de sistemas RAG, tornando-se um ativo valioso no campo de IA e aprendizado de máquina.

Conheça seu instrutor

  • Matt Robinson

    Matt Robinson é um instrutor na DeepLearning.AI. Ele não possui um resumo adicional disponível online.

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