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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Cuando termines el curso tendrás acceso al certificado digital para compartirlo con tu familia, amigos, empleadores y la comunidad.
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 · 77 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
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
@cgonzalezv·
Excelente conocimiento del profesor y excelente material para seguir las diferentes partes del manejo de bd vectoriales y búsqueda semántica
Mauricio Martínez Orjuela
@MaodeColombia·
que cursaso, esto si lo vale todo
lizardo durand
@lizardodurand·
Excelente curso. seguimos...
Javier Alberto Perez Valdez
@javierperezvaldez·
Explicación completa, clara y de forma simple para un buen entendimiento sobre bases de datos vectoriales.
Alan Stiven Camacho Restrepo
@ascamach·
Muy buenos conocimiento impartidos <3
Gerson Gómez Giraldo
@giraldogomez2017·
excelente
@orgon.me·
tercer dia de maraton aprendizaje, los maestros muy bien gracias.....
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.
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
Daniel Hernandez
@danhergir·
Me encantó este curso, muy completo y con muchas cosas que aprender
Luis Blas
@luis.blas·
Muy buen curso! Lo mejor del curso fue aprender como se cuantifican las palabras en un espacio contextual.
needzaio training
@needzaio·
Es muy actualizada la información en cuanto a la IA
Emmanuel Escobar
@emmanuel-escobar·
Excelente curso y muy buen contenido.
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.
Luis Eduardo
@luised_cardenas·
Excelente curso, super interesante y util para mi carrera de llm developer, o minimo para seguir actualizado en lo último en tecnología.
Nicolas Molina
@nicobytes·
Es un increible curso con un gran proyecto además la forma de explicar algo tan complejo y los ejemplos son muy buenos
Miguel Castañeda
@mgl.next·
Excelente curso, por favor continuen expandiendo todo lo de IA y tambien cursos avanzados e intermedios en python
Gustavo Velandia
@milcio79·
Gracias Carlos. excelente curso. A++++
Giocrisrai Godoy Bonillo
@giocrisrai·
Excelente curso sin lugar a dudas algo que debemos tomar para empezar a desarrollar soluciones relacionados con nlp conceptos muy claros de los mejores cursos
Franco Joel Medina
@francomedin·
Que buen curso! Super actual y con contenido práctico en cada video. Lo termino con muchas ganas de aplicar lo aprendido en los próximos días. pd: Streamlit > Gradio
Franz Emil
@FranzEmil35·
Es interesan el ver mas un tipo de db
Henry Albert Cerpa Marquez
@henrycerpam·
Excelente, bien explicado los conceptos
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¡
Elias Castellanos
@castellanos-alamilla-elias·
Muy buen curso para comprender mejor como funciona por detrás la lógica de los embeddings pre entrenados como el OpenAIEmbeddings, las bases de datos vectoriales demuestran ser una buena herramienta para crear sistemas de recomendación a partir de representaciones semánticas de nuestro propio lenguaje.
@juan.carlos.gonzalez·
good, very good
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