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Bancos de Dados Vetoriais: de Embeddings a Aplicações

  • até 1 hora
  • Intermédio

Este curso oferece uma compreensão abrangente dos bancos de dados vetoriais e suas aplicações em diversos campos, como PLN, reconhecimento de imagens e sistemas de recomendação. Aprenda a construir aplicações eficientes e práticas, incluindo buscas híbridas e multilíngues, sem a necessidade de treinar ou ajustar um LLM por conta própria.

  • Bancos de dados vetoriais
  • Embeddings
  • Técnicas de busca
  • Algoritmos para buscas rápidas
  • Aplicações GenAI

Visão Geral

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.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    localização do curso
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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?

Desenvolvedores

Qualquer pessoa interessada em entender e aplicar bancos de dados vetoriais em suas aplicações.

Cientistas de Dados

Profissionais que desejam aprimorar seus conhecimentos em bancos de dados vetoriais e suas aplicações em diversos campos.

Entusiastas de IA

Indivíduos interessados em aprender sobre a integração de bancos de dados vetoriais com LLMs e suas aplicações práticas.

Este curso oferece benefícios chave, como a compreensão de bancos de dados vetoriais e suas aplicações em diversos campos. Cobre tópicos principais como embeddings, técnicas de busca e algoritmos para buscas rápidas. Ideal para desenvolvedores, cientistas de dados e entusiastas de IA, este curso ajudará você a construir aplicações eficientes e práticas e a avançar em sua carreira.

Pré-Requisitos

1 / 3

  • Compreensão básica de bancos de dados

  • Familiaridade com conceitos de aprendizado de máquina

  • Experiência com linguagens de programação como Python

O que vai aprender?

Introdução aos Bancos de Dados Vetoriais
Compreenda os fundamentos dos bancos de dados vetoriais e sua importância em diversos campos.
Embeddings e Suas Aplicações
Aprenda como os embeddings capturam o significado dos dados e avaliam a similaridade entre diferentes pares de vetores.
Construindo Laboratórios para Embeddings
Laboratórios práticos para formar embeddings e usar várias técnicas de busca para encontrar embeddings semelhantes.
Algoritmos de Busca
Explore algoritmos para buscas rápidas em grandes conjuntos de dados.
Desenvolvendo Aplicações GenAI
Construa aplicações que vão desde a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) até buscas multilíngues.

Conheça seu instrutor

  • Sebastian Witalec

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