Sobre este cursoIntermediário · 8 módulos · 12h
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)
Aqui você pratica — não só lê.
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curso = "Embeddings com Python: Do Código ao Deploy"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")Módulo 1: Entendendo embeddings: da teoria à prática