Curso de Embeddings y Bases de Datos Vectoriales para NLP

Name: Curso de Embeddings y Bases de Datos Vectoriales para NLP
Rating: 4.8 (85 reviews)

4.8

85 opiniones

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

¿Cómo funcionan los embeddings?

Creación de embeddings

Usando embeddings preentrenados

Bases de datos vectoriales

Conclusiones

30
Potenciando los LLMs: Integración de Embeddings y Datos Vectoriales
03:16 minutos

Profes del curso

Conoce quién enseña el curso

Platzi Team

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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 proyecto

conocimientos 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 · 85 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

Carlos Arteaga

@ing.mauricio.arteaga·

Excelente curso para entender los embeddings y su relacion con los LLMS

Jose Perdomo Saenz

@jose-perdomo-saenz·

Un curso excelente y directo al grano

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

@juan.carlos.gonzalez·

good, very good

@rene.fuquene·

Excelente curso

@amcastrol·

Curso practico, el profe da las bases para iniciar con el embedding y bases vectorales

Mauricio Martínez Orjuela

@MaodeColombia·

que cursaso, esto si lo vale todo

lizardo durand

@lizardodurand·

Excelente curso. seguimos...

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

Emmanuel Maya Molina

@emayaml·

Que cursote, a emprender

Carlos Perilla

@carlos7736·

Un curso muy ilustrativo de Embeddings, el corazón del procesamiento de lenguaje que manejan los modelos actuales de LLM

Federico Arias

@f_ariassuarez·

excelente!!

Cristian Percivati

@cpercivatif·

Muy buena introducción general, tanto para los embeddings como para las bases de datos vectoriales. Por supuesto, el material teórico se puede ampliar.

Victor Fernando Vargas

@fervlx·

Crear embeddings desde un modelo, almacenarlos en una db y hacer busquedas semanticas.

Diana Loboa

@Diana_Coco·

Excelente explicacion, a detalle comence con un proyecto de scraping de un canal de youtube para poner en practica pandas , y continue con el proyecto aqui , relizando el formato y obteniendo la mayor candidad de metadata. y va genial

Duilio Sotelo

@duilio-sotelo·

lo explico muy facil

Horacio Licona González

@horaciolicona0711·

Excelente profesor y muy nutritivo el curso

Fernando Castrillón

@fercastrigar500·

Me parece que es el mejor curso para empezar en inteligencia artificial usando texto.

Emmanuel Escobar

@emmanuel-escobar·

Excelente curso y muy buen contenido.

Juan David Aguirre

@Juan_D_Aguirre·

Excelente curso. Muy buen contenido. Mucho aprendizaje. Muy buen profesor.

Eduardo Toledo

@eduardo.toledo·

Lo mas sorprendente es la coherencia en cada una de las exposiciones. Este curso me acelero mi inicial conocimiento

Jose Martin Rangel Espinoza

@mr_infamous·

Excelente curso, prácticamente de aquí se podría obtener una gran funcionalidad para implementar dentro de cualquier proyecto que maneje grandes cantidades de información a consultar.