Temario del curso

Introducción a las Bases de Datos Vectoriales

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

Configurando Milvus

  • Instalación y configuración
  • Comprender los componentes y la arquitectura de Milvus
  • Crear colecciones y particiones

Índice y Gestión de Datos

  • Estrategias de indexación en Milvus
  • Gestionar y optimizar datos vectoriales
  • Mejores prácticas para la ingesta de datos

Búsqueda y Recuperación de Similitud

  • Fundamentos de la búsqueda de similitud
  • Implementar operaciones de búsqueda en Milvus
  • Casos de uso: recuperación de imágenes y videos, NLP

Milvus en Aprendizaje Automático (ML)

  • Integrar Milvus con modelos de ML
  • Construir sistemas de recomendación
  • Estudios de caso: detección de anomalías, chatbots

Escalabilidad y Rendimiento

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

Implementar Milvus en IA

  • Desarrollar una solución de base de datos vectorial
  • Revisión y retroalimentación

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

  • Entendimiento básico de bases de datos
  • Conocimientos introductorios de IA y conceptos de aprendizaje automático
  • Familiaridad con los conceptos de programación, preferiblemente en Python

Audiencia

  • Científicos de datos
  • Desarrolladores de software
  • Enthusiasts de aprendizaje automático
 21 Horas

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