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Programa del Curso
Introducción a Vector Databases
- Descripción de las bases de datos vectoriales
- Principales características y ventajas de Milvus
- Comparación con bases de datos tradicionales
Configuración de Milvus
- Instalación y configuración
- Descripción de los componentes y la arquitectura de Milvus
- Creación de colecciones y particiones
Indexación de datos y Management
- Estrategias de indexación en Milvus
- Gestión y optimización de datos vectoriales
- Prácticas recomendadas para la ingesta de datos
Similitud Search y recuperación
- Fundamentos de la búsqueda de similitud
- Implementación de operaciones de búsqueda en Milvus
- Casos de uso: recuperación de imágenes y vídeos, NLP
Milvus en Machine Learning (ML)
- Integración de Milvus con modelos de ML
- Sistemas de recomendación de edificios
- Casos prácticos: detección de anomalías, chatbots
ScalaCapacidad y rendimiento
- Escalado de Milvus para grandes conjuntos de datos
- Ajuste y optimización del rendimiento
- Supervisión y mantenimiento
Implementación de Milvus en IA
- Desarrollo de una solución de base de datos vectorial
- Revisión y comentarios
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de bases de datos
- Conocimientos introductorios de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Familiaridad con los conceptos de programación, preferiblemente en Python
Audiencia
- Científicos de datos
- Desarrolladores de software
- Entusiastas del aprendizaje automático
21 Horas
