Curso de Embeddings y Bases de Datos Vectoriales para NLP
4.8
63 opinionesPublicado el 29 de agosto de 2023
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
¡Comparte tus logros con un certificado!
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.
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Opiniones del curso
4.8 · 63 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
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.
Alan Stiven Camacho Restrepo
@ascamach·
Muy buenos conocimiento impartidos <3
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
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.
Kevin Ramirez
@kevinrave1804·
Uno de los mejores cursos que he visto, excelente
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
needzaio training
@needzaio·
Es muy actualizada la información en cuanto a la IA
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).
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.
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.
Marco Andres Loaiza Delgado
@marco.loaiza·
great quality, great clarity, the best master!
Hector Fabian Rodriguez Acosta
@HectorFabianR17·
Excelente
Gustavo Velandia
@milcio79·
Gracias Carlos. excelente curso. A++++
Daniel Felipe Elorza Velasquez
@dfelorza·
Excelente Curso!!!! Carlos Alarcón es muy buen profesor!!! Demasiado crack
Manuel Pérez Terradillos
@ManuelPTerradillos·
Curso esencial para entender los embeddings y utilizarlos en un proyecto de búsqueda semántica. Fantásticos el curso y el profesor.
Ronal Patricio Requena Cisneros
@patricio.requena·
Las explicaciones fueron bastante didácticas y fue fácil entender lo que sucede detrás del código para la creación de embeddings.
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
Jerson David Puentes Sanchez
@JersonPuentes·
Comprender cómo funcionan los embeddings y su utilidad
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¡
Gerson Gómez Giraldo
@giraldogomez2017·
excelente
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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