LangChain: Crie Aplicações de IA Generativa com LLMs (2024) from Udemy

Bem-vindo ao curso de LangChain em Python. Aprenda esta tecnologia revolucionária que permite que você desenvolva aplicações completas usando IA Generativa com Grandes Modelos de Linguagem. Este curso foi cuidadosamente desenvolvido para fornecer a você um entendimento profundo e prático das mais recentes tecnologias de processamento de linguagem natural e integração de modelos de linguagem de grande escala. O que você aprenderá:

1. Introdução: Apresentação do curso e configuração do ambiente.

2.Uso de LLMs: Exemplos práticos de uso de modelos de linguagem (LLMs) com OpenAI, incluindo completion e chat.

3. LangChain: Conceitos fundamentais e avançados: caching, templates, chains, sequential chains, router chains, tools, agents, e react agents.

4. Embeddings: Criação e utilização de embeddings para representar texto em espaços vetoriais.

5. Aplicação de LLM Web com Streamlit: Desenvolvimento de aplicações web interativas utilizando Streamlit e LLMs.

6. Vectorstores e Pinecone: Armazenamento e recuperação de vetores com Pinecone.

7. RAG (Retrieval-Augmented Generation): Implementação de busca semântica em documentos jurídicos.

8. Usando Outros Modelos: Exemplos práticos com modelos alternativos, como o Gemini do Google.

Você ainda vai ter:

Suporte Completo: Estamos aqui para ajudar você em cada etapa do seu aprendizado.

Acesso Vitalício: Revise e estude no seu próprio ritmo, a qualquer momento.

Certificado de Conclusão: Comprove seu conhecimento e avance em sua carreira.

Material Complementar: Recursos adicionais para aprofundar seu entendimento.

What's inside

Learning objectives

Explore chains, sequential chains e router chains no langchain.
Domine o uso de langchain, incluindo caching e templates.
Utilize tools, agents e react agents para tarefas avançadas.
Crie e utilize embeddings para representar textos em espaços vetoriais.
Desenvolva aplicações web interativas com streamlit e llms.

Aprenda a armazenar e recuperar vetores usando pinecone.
Implemente buscas semânticas em documentos jurídicos com rag.
Veja exemplos práticos com o modelo gemini do google.
Aplique técnicas avançadas de nlp com langchain.
Melhore suas habilidades em ia com exemplos práticos e projetos

Explore chains, sequential chains e router chains no langchain.
Domine o uso de langchain, incluindo caching e templates.
Utilize tools, agents e react agents para tarefas avançadas.
Crie e utilize embeddings para representar textos em espaços vetoriais.
Desenvolva aplicações web interativas com streamlit e llms.
Aprenda a armazenar e recuperar vetores usando pinecone.
Implemente buscas semânticas em documentos jurídicos com rag.
Veja exemplos práticos com o modelo gemini do google.
Aplique técnicas avançadas de nlp com langchain.
Melhore suas habilidades em ia com exemplos práticos e projetos

Syllabus

Modelos da OpenAI

Apresentação

Introdução

O que é LangChain e para que Serve

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Estabelece uma base sólida para que iniciantes possam entender diferentes tecnologias de processamento de linguagem natural, como modelos de linguagem grande e embutimentos

Desenvolve habilidades profissionais e experiência profunda no uso de LangChain e outras tecnologias de processamento de linguagem natural

O curso é ministrado por Fernando Amaral, um especialista reconhecido em processamento de linguagem natural

O curso oferece acesso vitalício, permitindo que os alunos aprendam no seu próprio ritmo e revisem o material sempre que necessário

O curso cobre tópicos altamente relevantes para a indústria

O curso oferece suporte completo, garantindo que os alunos recebam a assistência necessária durante o aprendizado

Reviews summary

Langchain e llms: aplicações práticas

De acordo com os estudantes, este é um curso de alta qualidade e extremamente relevante para quem busca desenvolver aplicações com IA Generativa e LLMs. Os laboratórios práticos e projetos são frequentemente citados como o ponto forte, permitindo a aplicação imediata dos conhecimentos. Alunos destacam a didática clara do instrutor e o conteúdo atualizado, que cobre ferramentas como LangChain, Streamlit, Pinecone e RAG. Embora a maioria o considere um excelente ponto de partida, alguns notaram que para cenários mais complexos ou otimização, um aprofundamento adicional poderia ser benéfico. No geral, é considerado uma base sólida para profissionais da área.

Aborda tecnologias recentes e relevantes do mercado de IA.

"É um curso bem atualizado, cobrindo as últimas novidades da área. Definitivamente um dos melhores cursos de IA que já fiz."

"O conteúdo é super atualizado, abordando as melhores práticas. Recomendo fortemente para desenvolvedores e cientistas de dados."

"Minha única ressalva é que, como a área de LLMs muda muito rápido, alguns trechos podem ficar desatualizados rapidamente. Mas, até agora, o curso está bem relevante. Os exemplos com Gemini são bons."

O curso se destaca pelos exemplos e projetos aplicados.

"Consegui entender o LangChain de forma muito clara e aplicar os conceitos imediatamente. A parte de RAG e Pinecone foi excelente."

"Conteúdo de alta qualidade e muito bem estruturado. Os projetos práticos são o ponto forte, realmente aprendi fazendo."

"Consegui criar minhas próprias aplicações após o curso. O conteúdo é super atualizado, abordando as melhores práticas."

"Gostei do curso, bastante prático e o professor explica bem. É um curso que realmente te faz aprender aplicando."

A qualidade da explicação do professor é um diferencial.

"O professor explica muito bem, e os exemplos práticos são super úteis. Consegui entender o LangChain de forma muito clara."

"Excelente curso para quem quer se aprofundar em LangChain. As explicações são detalhadas e os laboratórios ajudam a fixar o conteúdo."

"Simplesmente sensacional! O professor é muito claro, os materiais são completos e os laboratórios são essenciais."

"Curso excelente! Professor didático, conteúdo atualizado e projetos que realmente te fazem aprender."

Pode ser rápido para iniciantes, base em Python é ideal.

"Muito bom o curso, didático e com bastante exemplo. Às vezes, o ritmo é um pouco rápido para quem está começando, mas nada que uma pausa e revisão não resolvam."

"Perfeito para quem já tem uma base em Python e quer entrar no mundo de LLMs com LangChain."

"Talvez precise de um conhecimento prévio mais sólido em LLMs."

Pode precisar de complementos para cenários mais complexos.

"Sinto que alguns módulos poderiam ter um aprofundamento maior, especialmente na parte de otimização de prompts e tratamento de erros com os agentes."

"O curso aborda os tópicos, mas achei que faltou um pouco mais de exemplos práticos para cenários complexos."

"É um curso que te dá uma base sólida, mas para avançar muito talvez precise de complementos."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in LangChain: Crie Aplicações de IA Generativa com LLMs (2024) with these activities:

Review NLP Concepts

Show steps

Solidify your understanding of NLP concepts to enhance your learning in this course.

Browse courses on NLP

Show steps

Review materials from previous NLP courses or tutorials.
Focus on core NLP concepts such as tokenization, stemming, and part-of-speech tagging.
Practice applying these concepts using NLP libraries.

Execute LLMs

Show steps

Practice using LLMs to understand their capabilities and limitations.

Browse courses on LLMs

Show steps

Choose an LLM (e.g., OpenAI's GPT-3 or GPT-J).
Experiment with different prompts and observe the responses.
Analyze the responses to identify patterns and biases.

Explore LangChain Documentation

Show steps

Gain a thorough understanding of LangChain's capabilities and usage.

Browse courses on LangChain

Show steps

Review the official LangChain documentation.
Follow tutorials on specific topics, such as creating chains or using tools.
Experiment with the code examples provided in the tutorials.

Five other activities

Expand to see all activities and additional details

Show all eight activities

Participate in LangChain Community Discussions

Show steps

Engage with other LangChain users to exchange ideas and learn from their experiences.

Browse courses on LangChain

Show steps

Join the LangChain community forum or Discord server.
Participate in discussions on topics related to LangChain.
Ask questions and share your knowledge with others.

Attend a LangChain Workshop

Show steps

Immerse yourself in LangChain by attending a hands-on workshop led by experts.

Browse courses on LangChain

Show steps

Find a reputable LangChain workshop in your area or online.
Register for the workshop and prepare any necessary materials.
Actively participate in the workshop, ask questions, and network with other attendees.

Explore Advanced LangChain Features

Show steps

Expand your knowledge of LangChain's capabilities by learning about advanced features.

Browse courses on LangChain

Show steps

Review documentation or tutorials on topics such as caching or agents.
Experiment with these features in your own LangChain applications.
Explore examples and best practices for using advanced features effectively.

Write a LangChain Tutorial

Show steps

Share your knowledge by creating a tutorial that guides others in using LangChain.

Browse courses on LangChain

Show steps

Choose a specific topic within LangChain to focus on.
Develop a step-by-step guide with clear explanations and code examples.
Publish your tutorial on a platform like Medium or GitHub.

Develop a LangChain Application

Show steps

Apply your knowledge by building a practical application using LangChain.

Browse courses on LangChain

Show steps

Identify a problem or use case that LangChain can solve.
Design and implement a solution using LangChain.
Test and iterate on your application to improve its functionality.

Career center

Learners who complete LangChain: Crie Aplicações de IA Generativa com LLMs (2024) will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Reading list

We haven't picked any books for this reading list yet.

LangChain

Crie Aplicações de IA Generativa com LLMs (2024)

What's inside

Learning objectives

Syllabus

Traffic lights

Save this course

Reviews summary

Langchain e llms: aplicações práticas

Activities

Career center

Reading list

Share

Similar courses