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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.
  • Resumen de los vectores incrustados (embeddings).

Generación de vectores incrustados (embeddings)

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

Indexación y recuperación en bases de datos vectoriales

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

Bases de datos vectoriales en el aprendizaje automático (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 recomendación, recuperación de imágenes, procesamiento de lenguaje natural (NLP).
  • Estudios de caso: implementaciones exitosas de bases de datos vectoriales.

Escalabilidad y rendimiento

  • Desafíos al escalar 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 de base de datos vectorial.
  • Revisión de investigaciones y aplicaciones de vanguardia.
  • Presentaciones grupales y retroalimentación.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de bases de datos y estructuras de datos.
  • Familiaridad con los conceptos del 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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