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Compreendendo e Aplicando Embeddings de Texto

  • até 1 hora
  • Iniciante

Este curso oferece uma compreensão aprofundada dos embeddings de texto e suas aplicações em várias tarefas de PLN. Aprenda a usar o Vertex AI do Google Cloud para construir um sistema de perguntas e respostas e ganhe proficiência em gerar e integrar embeddings em aplicações comuns de LLM.

  • Embeddings de texto
  • Similaridade semântica
  • Classificação de texto
  • Agrupamento de texto
  • Detecção de anomalias

Visão Geral

Neste curso, você explorará as propriedades dos embeddings de palavras e sentenças e aprenderá a usá-los para medir a similaridade semântica entre textos. Você aplicará embeddings de texto para tarefas como classificação, agrupamento e detecção de anomalias. Além disso, aprenderá a modificar o comportamento de geração de texto de um LLM ajustando parâmetros como temperatura, top-k e top-p. O curso também cobre a aplicação da biblioteca de código aberto ScaNN para busca semântica eficiente e a construção de um sistema de perguntas e respostas combinando busca semântica com um LLM.

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

Para quem é este curso?

Cientistas de Dados

Profissionais que desejam aprimorar suas habilidades em processamento de linguagem natural e embeddings de texto.

Engenheiros de Aprendizado de Máquina

Engenheiros que querem aplicar embeddings de texto a várias tarefas de PLN, como classificação e agrupamento.

Entusiastas de IA

Indivíduos com conhecimento básico de Python interessados em aprender sobre embeddings de texto e suas aplicações.

Obtenha uma compreensão abrangente dos embeddings de texto e suas aplicações em tarefas de PLN. Aprenda com especialistas da indústria e aplique seu conhecimento para construir sistemas avançados usando o Vertex AI do Google Cloud. Ideal para iniciantes e profissionais que desejam aprimorar suas habilidades.

Pré-Requisitos

1 / 2

  • Conhecimento básico de Python

  • Familiaridade com conceitos de processamento de linguagem natural

O que vai aprender?

Introdução aos Embeddings de Texto
Aprenda o básico sobre embeddings de texto e sua importância em tarefas de PLN.
Propriedades dos Embeddings de Palavras e Sentenças
Explore as propriedades dos embeddings e como eles podem ser usados para medir a similaridade semântica.
Aplicando Embeddings de Texto
Use embeddings de texto para tarefas como classificação, agrupamento e detecção de anomalias.
Busca Semântica com ScaNN
Aprenda a aplicar a biblioteca de código aberto ScaNN para busca semântica eficiente.
Construindo um Sistema de Perguntas e Respostas
Combine busca semântica com um LLM para construir um sistema de perguntas e respostas usando o Vertex AI do Google Cloud.
Ajuste de Parâmetros de LLM
Modifique o comportamento de geração de texto de um LLM ajustando parâmetros como temperatura, top-k e top-p.

Conheça seus instrutores

  • Nikita Namjoshi

    Gerente de Produto | Bolsista do Google.org, Google

    Nikita Namjoshi é uma Gerente de Produto e Bolsista do Google.org no Woodwell Climate Research Center. Ela se concentra no mapeamento do degelo do permafrost ártico para ação climática.

  • Andrew Ng

    Fundador, DeepLearning.AI

    Andrew Ng é o Fundador da DeepLearning.AI e Sócio-Gerente do AI Fund. Ele também é o Fundador e CEO da Landing AI.

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