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Temario del curso

Introducción

  • ¿Qué son las bases de datos vectoriales?
  • Bases de datos vectoriales frente a bases de datos tradicionales
  • Descripción general de las incrustaciones vectoriales (embeddings)

Generación de incrustaciones vectoriales (embeddings)

  • Técnicas para crear embeddings a partir de diversos tipos de datos
  • Herramientas y bibliotecas para la generación de embeddings
  • Mejores prácticas para la calidad de los embeddings y su dimensionalidad

Indexación y recuperación en bases de datos vectoriales

  • Estrategias de indexación para bases de datos vectoriales
  • Construcción y optimización de índices para mejorar el rendimiento
  • Algoritmos de búsqueda por similitud y sus aplicaciones

Bases de datos vectoriales en aprendizaje automático (ML)

  • Integración de bases de datos vectoriales con modelos de ML
  • Resolución de problemas comunes al integrar bases de datos vectoriales con modelos de ML
  • Casos de uso: sistemas de recomendación, recuperación de imágenes, PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural)
  • Estudios de caso: implementaciones exitosas de bases de datos vectoriales

Escalabilidad y rendimiento

  • Desafíos en la escalabilidad de las bases de datos vectoriales
  • Técnicas para bases de datos vectoriales distribuidas
  • Métricas de rendimiento y monitoreo

Trabajo en proyectos y estudios de caso

  • Proyecto práctico: Implementación de una solución con base de datos vectorial
  • Revisión de investigaciones recientes y aplicaciones vanguardistas
  • Presentaciones grupales y retroalimentación

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de bases de datos y estructuras de datos
  • Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático
  • Experiencia con un lenguaje de programación (preferiblemente Python)

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Ingenieros de aprendizaje automático
  • Desarrolladores de software
  • Administradores de bases de datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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