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Temario del curso
Introducción a las Bases de Datos Vectoriales
- Comprensión de las bases de datos vectoriales.
- Características y beneficios clave de Milvus.
- Comparación con bases de datos tradicionales.
Configuración de Milvus
- Instalación y configuración.
- Comprensión de los componentes y la arquitectura de Milvus.
- Creación de colecciones y particiones.
Indexación y Gestión de Datos
- Estrategias de indexación en Milvus.
- Gestión y optimización de datos vectoriales.
- Mejores prácticas para la ingestión de datos.
Búsqueda y Recuperación por Similitud
- Fundamentos de las búsquedas por similitud.
- Implementación de operaciones de búsqueda en Milvus.
- Casos de uso: recuperación de imágenes y videos, procesamiento de lenguaje natural (PLN).
Milvus en Aprendizaje Automático (ML)
- Integración de Milvus con modelos de ML.
- Desarrollo de sistemas de recomendación.
- Estudios de caso: detección de anomalías, chatbots.
Escalabilidad y Rendimiento
- Escalamiento de Milvus para grandes conjuntos de datos.
- Ajuste de rendimiento y optimización.
- Monitoreo y mantenimiento.
Implementación de Milvus en IA
- Desarrollo de una solución de base de datos vectorial.
- Revisión y retroalimentación.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de las bases de datos.
- Conocimientos introductorios sobre conceptos de IA y aprendizaje automático.
- Familiaridad con los conceptos de programación, preferiblemente en Python.
Audiencia Objetivo
- Científicos de datos.
- Desarrolladores de software.
- Aficionados al aprendizaje automático (machine learning).
21 Horas
