Curso de Dominando Vector Databases para Soluciones AI Escalables
Un banco de datos vectorial es un depósito especializado diseñado para almacenar, indexar y consultar eficientemente datos vectoriales de alta dimensión, facilitando operaciones avanzadas de búsqueda y recuperación para aplicaciones de IA.
Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio a avanzado que desean dominar el uso de bancos de datos vectoriales para aplicaciones de IA escalables y de alto rendimiento.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los principios de los bancos de datos vectoriales.
- Aprender técnicas para crear y gestionar incrustaciones vectoriales.
- Explorar estrategias de indexación para datos de alta dimensión.
- Desarrollar habilidades para realizar búsquedas de similitud eficientes.
- Aplicar el conocimiento de bancos de datos vectoriales a proyectos de aprendizaje automático.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones para Adaptar el Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
Programa del Curso
Introducción
- ¿Qué son las bases de datos vectoriales?
- Bases de datos vectoriales vs bases de datos tradicionales
- Resumen de incrustaciones vectoriales
Generación de Incrustaciones Vectoriales
- Técnicas para crear incrustaciones desde diferentes tipos de datos
- Herramientas y bibliotecas para la generación de incrustaciones
- Mejores prácticas para la calidad y dimensionalidad de las incrustaciones
Indexado y Recuperación en Vector Databases
- Estrategias de indexado para bases de datos vectoriales
- Creación y optimización de índices para el rendimiento
- Algoritmos de búsqueda de similitud y sus aplicaciones
Vector Databases en Machine Learning (ML)
- Integración de bases de datos vectoriales con modelos de ML
- Solución de problemas comunes al integrar bases de datos vectoriales con modelos de ML
- Casos de uso: sistemas de recomendaciones, recuperación de imágenes, PLN
- 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 y monitoreo del rendimiento
Trabajo Práctico y Estudios de Caso
- Proyecto práctico: Implementación de una solución de base de datos vectorial
- Revisión de investigaciones y aplicaciones de vanguardia
- Presentaciones grupales y retroalimentación
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de bases de datos y estructuras de datos
- Familiaridad con los conceptos de aprendizaje automático
- Experiencia con un lenguaje de programación (preferiblemente Python)
Publico Objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Desarrolladores de software
- Administradores Database
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This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
- Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
- Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
- Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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- Configura y usa Google Gemini AI para generar y optimizar contenido.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
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- Entender las capacidades y casos de uso de Claude AI.
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14 HorasLangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
- Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
- Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
- Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Building Dynamic Workflows with LangGraph and LLM Agents
14 HorasLangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
- Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
- Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
- Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based design exercises and peer reviews.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph for Marketing Automation
14 HorasLangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
- Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
- Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
- Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.
Format of the Course
- Interactive lectures and group discussions.
- Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
- Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Introducción a Ollama: Ejecución de Modelos de IA Locales
7 HorasEsta formación en vivo, dirigida por un instructor (en línea u on-site), está orientada a profesionales principiantes que desean instalar, configurar y usar Ollama para ejecutar modelos de IA en sus máquinas locales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos y capacidades de Ollama.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos locales de IA.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
- Explorar casos de uso para la implementación local de IA en diversos sectores.