Sobre este cursoIntermediário · 9 módulos · 12h
Aprenda a criar e implantar embeddings poderosos para aplicações de IA, desde a teoria até o deploy em produção. Domine técnicas avançadas de busca semântica e integração com LLMs para sistemas inteligentes.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores Python, cientistas de dados e engenheiros de machine learning que desejam aprofundar conhecimentos em embeddings
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a criar, otimizar e implantar embeddings em sistemas de busca semântica, recomendação e NLP
9 módulos · 12h · certificado ao final
- Entendendo embeddings: conceitos e aplicações práticas
- Configurando o ambiente Python para embeddings
- Gerando embeddings com modelos pré-treinados (Sentence Transformers, Word2Vec)
- Otimizando embeddings para casos de uso específicos
- Implementando busca semântica com FAISS e Annoy
- Integrando embeddings em pipelines de RAG e LLMs
- Avaliando a qualidade de embeddings com métricas de similaridade
- Deploy de embeddings em produção com FastAPI e Docker
- Projeto Final: Construa um sistema de recomendação com embeddings e deploy na nuvem
Projeto Final
Um sistema de recomendação ou busca semântica funcional, implantado em um ambiente cloud (AWS/GCP) com documentação técnica
Aqui você pratica — não só lê.
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curso = "Embeddings com Python: Da Teoria ao Deploy Prático"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")Módulo 1: Entendendo embeddings: conceitos e...