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Construindo Aplicações com Bancos de Dados Vetoriais

  • até 1 hora
  • Iniciante

Aprenda a criar seis aplicações empolgantes de bancos de dados vetoriais e implementá-las usando Pinecone. Este curso cobre uma variedade de aplicações, desde busca semântica até detecção de anomalias, equipando você com as habilidades para construir aplicações avançadas com codificação mínima.

  • Busca semântica
  • Geração aumentada por recuperação (RAG)
  • Sistemas de recomendação
  • Busca híbrida
  • Similaridade facial

Visão Geral

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.

  • 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?

Desenvolvedores Python Iniciantes

Qualquer pessoa com conhecimento iniciante em Python que queira aprender aplicações de bancos de dados vetoriais.

Entusiastas de Aprendizado de Máquina

Indivíduos com conhecimento básico de aprendizado de máquina que desejam expandir suas habilidades em bancos de dados vetoriais.

Usuários de Modelos de Linguagem de Grande Escala

Pessoas familiarizadas com modelos de linguagem de grande escala que desejam aprimorar suas aplicações usando bancos de dados vetoriais.

Este curso oferece benefícios chave, como aprender a construir aplicações avançadas com bancos de dados vetoriais e Pinecone. Cobre tópicos essenciais como busca semântica, RAG e detecção de anomalias, tornando-o ideal para iniciantes e profissionais que desejam aprimorar suas habilidades. Ao fazer este curso, os alunos podem avançar em suas carreiras e alcançar seus objetivos no campo de IA e aprendizado de máquina.

Pré-Requisitos

1 / 3

  • Conhecimento iniciante em Python

  • Compreensão básica de aprendizado de máquina

  • Familiaridade com modelos de linguagem de grande escala

O que vai aprender?

Busca Semântica
Crie uma ferramenta de busca que vai além da correspondência de palavras-chave, focando no significado do conteúdo para buscas textuais eficientes em um conjunto de dados de perguntas e respostas de usuários.
Geração Aumentada por Recuperação (RAG)
Aprimore suas aplicações de LLM incorporando conteúdo de fontes nas quais o modelo não foi treinado, como responder perguntas usando o conjunto de dados da Wikipedia.
Sistema de Recomendação
Desenvolva um sistema que combina busca semântica e RAG para recomendar tópicos, e demonstre-o com um conjunto de dados de artigos de notícias.
Busca Híbrida
Construa uma aplicação que encontre itens usando tanto imagens quanto texto descritivo, usando um conjunto de dados de eCommerce como exemplo.
Similaridade Facial
Crie um aplicativo para comparar características faciais, usando um banco de dados de figuras públicas para determinar a semelhança entre elas.
Detecção de Anomalias
Aprenda a construir um aplicativo de detecção de anomalias que identifica padrões incomuns em logs de comunicação de rede.

Conheça seu instrutor

  • Tim Tully

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