Vetores de Significado: Embeddings na Prática

Sobre este cursoIniciante a Intermediário · 6 módulos · 10h

Domine a base tecnológica por trás dos LLMs e do RAG através dos embeddings. Aprenda a converter informação bruta em vetores para criar aplicações de IA verdadeiramente inteligentes.

Nível: Iniciante a Intermediário

Para quem é: Desenvolvedores, cientistas de dados e entusiastas de NLP

Ao concluir, você será capaz de: Transformar textos e dados em vetores matemáticos para criar sistemas de recomendação e busca inteligente

6 módulos · 10h · certificado ao final

  • Desvendar a matemática dos vetores de significado
  • Explorar modelos de Embeddings com Sentence Transformers
  • Calcular distâncias e similaridades entre conceitos
  • Armazenar vetores em bancos de dados especializados
  • Otimizar a recuperação de informações via busca vetorial
  • Projeto Final: Motor de Recomendação Semântica

Projeto Final

Desenvolvimento de um sistema de busca semântica que encontra documentos por contexto e significado, não apenas por palavras-chave

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Vetores de Significado: Embeddings na Prática
módulo de ~100 min certificado
🔥 0 Nv 1
Módulo 1 de 6
Tutor IA ao vivo

Bem-vindo ao curso de Vetores de Significado: Embeddings na Prática.

Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.

Módulo 1: Desvendar a matemática dos vetores de...

Do que você gosta? Uso nos exemplos.
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