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Construindo Busca Multimodal e RAG

  • Intermédio

Aprenda a construir sistemas avançados de IA que entendem e processam múltiplos tipos de dados simultaneamente. Este curso irá guiá-lo na criação de sistemas de busca multimodal e RAG, cruciais para aplicações de IA de próxima geração.

  • IA
  • Aprendizado de Máquina
  • Ciência de Dados
  • Recuperação de Informação
  • Processamento de Linguagem Natural

Visão Geral

Este curso fornece uma compreensão abrangente da construção de sistemas de busca multimodal e RAG, focando na integração de vários tipos de dados como texto, imagens e vídeo em modelos de IA. Você aprenderá sobre aprendizado contrastivo para treinamento de modelos multimodais, ajuste de instrução visual e a implementação de sistemas de recomendação multi-vetor que aprimoram as capacidades das aplicações de IA em ambientes industriais.

  • 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 de IA

Desenvolvedores de IA interessados em aprender a construir sistemas que processam e raciocinam sobre múltiplas modalidades de dados.

Cientistas de Dados

Cientistas de dados que desejam aprimorar suas habilidades em aplicações de IA multimodal.

Entusiastas de Tecnologia

Indivíduos com um grande interesse nas últimas tecnologias de IA e suas aplicações em cenários do mundo real.

Aprimore suas habilidades em IA dominando sistemas multimodais que integram e processam diversos tipos de dados. Este curso irá equipá-lo com o conhecimento para construir sistemas sofisticados de busca e RAG, tornando-o um ativo valioso no campo em evolução da IA.

Pré-Requisitos

1 / 3

  • Conhecimento básico de Python

  • Familiaridade com sistemas RAG

  • Interesse em tecnologias de IA e aprendizado de máquina

O que vai aprender?

Introdução à IA Multimodal
Visão geral das tecnologias de IA multimodal e sua importância nas aplicações modernas de IA.
Aprendizado Contrastivo para Modelos Multimodais
Exploração detalhada das técnicas de aprendizado contrastivo usadas para treinar modelos capazes de entender múltiplos tipos de dados.
Construindo Sistemas RAG
Guia passo a passo para desenvolver sistemas RAG que aprimoram LLMs incorporando diversas modalidades de dados.
Implementando Busca Multimodal
Técnicas para criar sistemas de busca eficazes que operam em vários tipos de dados.
Ajuste de Instrução Visual para LLMs
Métodos para treinar LLMs a compreender dados multimodais usando instrução visual.
Sistemas de Recomendação Multi-vetor
Criação de sistemas de recomendação que analisam semelhanças entre múltiplas modalidades para sugerir itens relevantes.
Aplicações Industriais
Aplicações práticas de IA multimodal em indústrias, incluindo análise de faturas e fluxogramas.

Conheça seu instrutor

  • Sebastian Witalec

    Head of DevRel, Weaviate

    Sebastian Witalec é o Head of DevRel na Weaviate. Ele traz uma vasta experiência na área de inteligência artificial e aprendizado de máquina para sua função.

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