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Temario del curso

Introducción a las bases de datos vectoriales

  • Comprensión de las bases de datos vectoriales
  • Características clave y beneficios de Milvus
  • Comparación con bases de datos tradicionales

Instalación y configuración de Milvus

  • Proceso de instalación y configuración
  • Comprensión de los componentes y la arquitectura de Milvus
  • Creación de colecciones y particiones

Indexación y gestión de datos

  • Estrategias de indexación en Milvus
  • Gestión y optimización de datos vectoriales
  • Mejores prácticas para la ingesta de datos

Búsqueda de similitud y recuperación

  • Fundamentos de la búsqueda de similitud
  • Implementación de operaciones de búsqueda en Milvus
  • Casos de uso: recuperación de imágenes y videos, PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural)

Uso de Milvus en aprendizaje automático (ML)

  • Integración de Milvus con modelos de ML
  • Desarrollo de sistemas de recomendación
  • Estudios de caso: detección de anomalías, chatbots

Escalabilidad y rendimiento

  • Escalado de Milvus para grandes conjuntos de datos
  • Ajuste y optimización del rendimiento
  • Monitoreo y mantenimiento

Implementación de Milvus en IA

  • Desarrollo de una solución basada en base de datos vectorial
  • Revisión y retroalimentación

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre bases de datos
  • Nociones introductorias de conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Familiaridad con conceptos de programación, preferiblemente en Python

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Desarrolladores de software
  • Entusiastas del aprendizaje automático
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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