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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

Generación de incrustaciones vectoriales

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

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 de similitud y sus aplicaciones

Bases de datos vectoriales en aprendizaje automático (ML)

  • Integración de bases de datos vectoriales con modelos de aprendizaje automático
  • Solución de problemas comunes al integrar bases de datos vectoriales con modelos de aprendizaje automático
  • Casos de uso: sistemas de recomendación, recuperación de imágenes, procesamiento del 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 de proyecto y estudios de caso

  • Proyecto práctico: implementación de una solución con base de datos vectorial
  • Revisión de investigaciones y aplicaciones de vanguardia
  • Presentaciones grupales y retroalimentación

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre bases de datos y estructuras de datos
  • Familiaridad con los conceptos de aprendizaje automático
  • Experiencia en el uso de 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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