IA, GenAI y ML
El ecosistema completo de inteligencia artificial en Snowflake: desde AI Functions en SQL hasta la capa semántica para lenguaje natural, búsqueda semántica, agentes inteligentes y machine learning con Feature Store.
Lo que aprenderás
- Usar AI Functions: COMPLETE, AI_EXTRACT, AI_CLASSIFY, AI_SENTIMENT
- Implementar búsqueda semántica (RAG) con Cortex Search
- Diseñar un Semantic Model para Cortex Analyst (texto a SQL)
- Construir agentes inteligentes multi-herramienta con Cortex Agents
- Entrenar y registrar modelos ML con Feature Store y Model Registry
- Crear aplicaciones de IA end-to-end con Streamlit
Prerequisitos
Transformación y Pipelines completada. Python básico para las lecciones de ML.
Contenido del curso
6 lecciones en esta categoría
Introducción a Cortex AI y el Ecosistema de IA en Snowflake
Panorama completo de las capacidades de inteligencia artificial en Snowflake: Cortex Functions, Cortex Search, Cortex Analyst y Cortex Agents.
AI Functions: COMPLETE, EXTRACT, SENTIMENT y más
Domina las funciones de IA de Snowflake para generar texto, extraer información, clasificar contenido, detectar sentimiento y traducir directamente en SQL.
Cortex Analyst y la Capa Semántica
Implementa texto a SQL con Cortex Analyst. Aprende a diseñar un Semantic Model en YAML que describe tus datos en términos de negocio para consultas en lenguaje natural.
Cortex Search: Búsqueda Semántica y RAG
Implementa búsqueda semántica sobre tus datos no estructurados con Cortex Search. Construye aplicaciones RAG (Retrieval-Augmented Generation) en Snowflake.
ML con Snowflake: Feature Store y Model Registry
Entrena, registra y despliega modelos de machine learning directamente en Snowflake usando el Feature Store, Model Registry y Snowpark ML.
Cortex Agents: Workflows de IA Multi-Paso
Construye agentes inteligentes con Cortex Agents que combinan búsqueda, ejecución de SQL, APIs externas y memoria de conversación.
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