Ricerca Semantica con Embedding Multimodali

In un mondo di dati diversi, la tradizionale ricerca per parole chiave non è più sufficiente per connettere testo, immagini e audio. I moderni sistemi di ricerca si basano su embedding multimodali per mappare diversi tipi di media in un unico spazio vettoriale condiviso. Questo corso ti guida attraverso i concetti fondamentali degli embedding vettoriali e della ricerca semantica. Imparerai come i moderni modelli di machine learning allineano diverse modalità di dati, permettendoti di progettare sistemi di ricerca in grado di recuperare immagini utilizzando query di testo o trovare file audio pertinenti basati su contenuti visivi. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali degli spazi vettoriali e degli embedding ad alta dimensionalità. - Mappare testo, immagini e audio in rappresentazioni vettoriali unificate utilizzando moderni modelli transformer. - Implementare query di ricerca cross-modali utilizzando Python e database vettoriali. - Valutare la pertinenza della ricerca utilizzando metriche di similarità come la similarità del coseno. - Applicare i concetti di Retrieval-Augmented Generation (RAG) alle pipeline di dati multimodali. - Configurare indici vettoriali per ottimizzare la velocità di ricerca e l'accuratezza del recupero. Il corso inizia con la terminologia di base e le basi matematiche degli spazi vettoriali, per poi passare alla progettazione pratica della pipeline di ricerca e all'integrazione dei moderni database vettoriali. È pensato per principianti in data science, AI e ingegneria del software, senza richiedere alcuna precedente esperienza di machine learning. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potenziale della ricerca cross-modale e della tecnologia vettoriale.