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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 los embeddings vectoriales

Generación de Embeddings Vectoriales

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

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 (MA)

  • Integración de bases de datos vectoriales con modelos de MA
  • Solución de problemas comunes al integrar bases de datos vectoriales con modelos de MA
  • Casos de uso: sistemas de recomendación, recuperación de imágenes, Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
  • 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 Proyecto y Estudios de Caso

  • Proyecto práctico: Implementación de una solución basada en bases de datos vectoriales
  • 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 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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