Embeddings com Python: Do Código ao Deploy

Domine a criação e aplicação de embeddings em Python, desde a extração de features até o deploy em produção. Aprenda a integrar embeddings com modelos de IA e bancos de dados vetoriais para construir sistemas inteligentes de busca e recomendação.

Nível: Intermediário

Para quem é: Desenvolvedores, cientistas de dados e engenheiros de machine learning que desejam dominar embeddings para NLP, busca semântica e sistemas de recomendação

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a criar, otimizar e implantar embeddings em aplicações reais, desde a extração de features até a integração com modelos de IA

8 módulos · 12h · certificado ao final

• Entendendo embeddings: da teoria à prática
• Configurando o ambiente Python para embeddings
• Extraindo embeddings com modelos pré-treinados (Word2Vec, GloVe, BERT)
• Treinando embeddings personalizados com PyTorch e TensorFlow
• Otimizando embeddings para busca semântica e similaridade
• Integrando embeddings com bancos de dados vetoriais (FAISS, Pinecone)
• Avaliar e validar a qualidade dos embeddings gerados
• Projeto Final: Construindo um sistema de recomendação com embeddings e deploy na nuvem

Projeto Final

Um sistema de recomendação baseado em embeddings, com backend em Python, integração com banco de dados vetorial e deploy em ambiente cloud (AWS ou GCP)