Nivel Intermedio
31 clases
3 horas de contenido
10 horas de práctica
Descubre cómo la inteligencia artificial interpreta el lenguaje humano a través de potentes modelos de embeddings. Aprende a transformar documentos de texto en vectores y a almacenarlos en bases de datos vectoriales como Chroma y Pinecone. Conoce cómo los LLMs y otros modelos de NLP pueden acceder a esta información para potenciar tus aplicaciones.
Clases del curso
Creación de embeddings
Usando embeddings preentrenados
Bases de datos vectoriales
Conclusiones
Certificado digital
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Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Proyecto del curso
Buscador semántico de películas
Desarrolla un buscador que funciona con una base de datos vectorial, la cual almacena información en forma de embeddings de veinticinco mil películas. Utiliza búsqueda semántica y potencia tus habilidades con este proyecto de machine learning.
Ver proyectoconocimientos previos
- Programación en Python.
- Uso de APIs.
- Manipulación y transformación de datos con Pandas y Numpy.
- Uso de Google Colab o Jupyter Notebooks.
- Fundamentos de bases de datos.
- Consumo de modelos de la API de OpenAI.
- Uso de modelos del hub de Hugging Face.
- Operación de vectores de álgebra lineal.
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
- Python 3.6+
- Cuenta y API Key de OpenAI.
Opiniones del curso
4.8 · 76 opiniones
Gabriel Henao
@gabreduhenao·
Excelente curso. Resolvió muchas de mis dudas respecto al uso de embeddings y bases de datos vectoriales que no encontré en ninguna otra fuente de información. Gracias por el curso.
Jovanny Delgado
@jovannydelgado·
Como potenciar los LLMs con el uso de Embeddings
@rene.fuquene·
Excelente curso
Juan Camilo Torres Salas
@torressalasjc·
Muy buen docente, explica muy bien, hace entender cosas que pueden ser complejas con una facilidad que asombra.
Mauricio Martínez Orjuela
@MaodeColombia·
que cursaso, esto si lo vale todo
lizardo durand
@lizardodurand·
Excelente curso. seguimos...
Oscar Correcha
@oecorrechag·
Excelente curso, aunque le falta documentación. A pesar de eso, es un curso excepcional
Alan Stiven Camacho Restrepo
@ascamach·
Muy buenos conocimiento impartidos <3
Gerson Gómez Giraldo
@giraldogomez2017·
excelente
Victor Fernando Vargas
@fervlx·
Crear embeddings desde un modelo, almacenarlos en una db y hacer busquedas semanticas.
Kevin Ramirez
@kevinrave1804·
Uno de los mejores cursos que he visto, excelente
german mauricio neira vargas
@mauricio830715·
Me facilito bastante el comprender que son los embeddings y como usarlos dentro de los modelos IA
Luis Blas
@luis.blas·
Muy buen curso! Lo mejor del curso fue aprender como se cuantifican las palabras en un espacio contextual.
Duilio Sotelo
@duilio-sotelo·
lo explico muy facil
Juan David Aguirre
@Juan_D_Aguirre·
Excelente curso. Muy buen contenido. Mucho aprendizaje. Muy buen profesor.
Gustavo Velandia
@milcio79·
Gracias Carlos. excelente curso. A++++
@gersonrpq·
Increible curso!!
Marco Antonio Molina Espinosa
@mmolina194·
Excelente
Deivy Andres Vanegas Pedraza
@davanegasp1·
exelente curso
deivy andres vanegas pedraza
@deivy.vanegas·
exelente curso
Aaron Jimenez
@Aj2.1·
Los conceptos son un poco dificiles de seguir, pero con la practica y el proyecto se explican bien.
Jerson David Puentes Sanchez
@JersonPuentes·
Comprender cómo funcionan los embeddings y su utilidad
Eber Laurente Lliuyacc
@Eber.laurente·
Un curso con excelente contenido y con muy buena explicación. Un curso que se debe tomar sí o sí en la ruta IA. ¡Me encantó¡
Jason Sepulveda
@jasonssdev·
Un buen curso, bastante bueno, el codigo esta desactualizado, pero si lees la documentacion puedes ir corrigiendolo, o puedes encontrarlo en mi github -> jasonssdev/platzi-embeddings
@amcastrol·
Curso practico, el profe da las bases para iniciar con el embedding y bases vectorales
@cgonzalezv·
Excelente conocimiento del profesor y excelente material para seguir las diferentes partes del manejo de bd vectoriales y búsqueda semántica
Javier Alberto Perez Valdez
@javierperezvaldez·
Explicación completa, clara y de forma simple para un buen entendimiento sobre bases de datos vectoriales.
Jesús Efrey Gomez Tellez
@jesus.gomez358·
El dominio del tema del docente
Veronica Lopez
@veronicalopez32·
excelente
Yony Arley Briñez Valderrama
@ybrinez·
Excelente curso, la informacion es muy valiosa y practica, el profesor explica muy bien y los ejercicios te ayudan a comprender
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