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.
Mira las primeras 3 clases sin costo en este momento
Opiniones del curso
4.8 · 74 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
@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...
Oscar Correcha
@oecorrechag·
Excelente curso, aunque le falta documentación. A pesar de eso, es un curso excepcional
Javier Alberto Perez Valdez
@javierperezvaldez·
Explicación completa, clara y de forma simple para un buen entendimiento sobre bases de datos vectoriales.
Veronica Lopez
@veronicalopez32·
excelente
@orgon.me·
tercer dia de maraton aprendizaje, los maestros muy bien gracias.....
David Alejandro Lopera Betancur
@dloperab·
Uno de los mejores cursos que he tomado en Platzi. Vital ahora con el auge de LLMs
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.
Kevin Ramirez
@kevinrave1804·
Uno de los mejores cursos que he visto, excelente
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
Oscar Javier Perez
@oscar-javier-perez·
El curso es muy completo y el mejor que he tomado en Platzy. Recomiendo que lo tomen con calma y desarrollando los ejercicios. El único "pero" ha sido que en Pinecone no pude replicar los ejercicios, pues en la clase se muestra que Pinecone nos arroja un entorno, pero al hacerlo no se obtuvo (vi en los comentarios que también le pasó a otras personas).
Juan David Aguirre
@Juan_D_Aguirre·
Excelente curso. Muy buen contenido. Mucho aprendizaje. Muy buen profesor.
Hector Fabian Rodriguez Acosta
@HectorFabianR17·
Excelente
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++++
@gersonrpq·
Increible curso!!
Marco Antonio Molina Espinosa
@mmolina194·
Excelente
Franz Emil
@FranzEmil35·
Es interesan el ver mas un tipo de db
Jerson David Puentes Sanchez
@JersonPuentes·
Comprender cómo funcionan los embeddings y su utilidad
@juan.carlos.gonzalez·
good, very good
Juan Camilo Torres Salas
@torressalasjc·
Muy buen docente, explica muy bien, hace entender cosas que pueden ser complejas con una facilidad que asombra.
Jesús Efrey Gomez Tellez
@jesus.gomez358·
El dominio del tema del docente
Alan Stiven Camacho Restrepo
@ascamach·
Muy buenos conocimiento impartidos <3
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