Masterclass

Crea una webapp con ChatGPT para integrar una IA gratuita de detección de objetos

Usamos transformers.js para usar el modelo de IA solo en el navegador.

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Duración total: 01:10:10
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Guía práctica sobre cómo procesar transcripciones con OpenAI y otras herramientas (Whisper, LangChain, Codeium, Cursor) para generar resúmenes, artículos y pipelines de búsqueda vectorial.

Qué vas a aprender

1Procesamiento de transcripciones SRT y segmentación en chunks de 5 minutos
2Diferencias entre GPT-3.5 y GPT-4 y consideraciones de coste
3Ingeniería de prompts para obtener salidas en formato JSON y bullet points
4Uso de la API de OpenAI y del Playground; gestión de API keys y facturación
5Uso de Whisper y servicios de transcripción para convertir audio a texto
6Uso de LangChain y vectorización para indexar y buscar contenido
7Comparativa e integración de asistentes de código: Codeium, Cursor y Copilot
8Generación automática de artículos a partir de resúmenes de podcast
9Manejo de errores, reintentos y necesidad de refactorización del código
10Almacenamiento de embeddings en bases de datos vectoriales (Pinecone/SupaBase)

Explora los capítulos

1. Comenzamos el reto: Paso 1 [10:38]

Comenzamos el reto: Paso 1

[06:24]

Primera petición ChatGPT 🔥

[04:14]

2. Paso 2: Acceso a la WebCam [05:12]

Paso 2: Acceso a la WebCam

[05:12]

3. Paso 3: Capturar la imagen estática [07:45]

Paso 3: Capturar la imagen estática

[07:45]

4. Paso 4: Detectando objetos con IA [22:53]

Paso 4: Detectando objetos con IA

[03:11]

Aportando documentación extra a ChatGPT 🔥

[04:56]

Generando el código de acceso a la IA

[06:32]

Resolviendo problema más allá de ChatGPT 🔥

[08:14]

5. Código de detección del sombrero [09:56]

Código de detección del sombrero

[09:56]

6. Mejoras y ajustes [13:11]

Mejoras y ajustes

[13:11]

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