Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a las bases de datos vectoriales
- Comprensión de las bases de datos vectoriales.
- Características y beneficios clave de Milvus.
- Comparación con bases de datos tradicionales.
Configuración inicial de Milvus
- 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 por similitud y recuperación
- Fundamentos de la búsqueda por similitud.
- Implementación de operaciones de búsqueda en Milvus.
- Casos de uso: recuperación de imágenes y videos, procesamiento de lenguaje natural (NLP).
Milvus en el aprendizaje automático (ML)
- Integración de Milvus con modelos de ML.
- Construcción de sistemas de recomendación.
- Estudios de caso: detección de anomalías, chatbots.
Escalabilidad y rendimiento
- Escalamiento 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 bases de datos vectoriales con Milvus.
- Revisión general y retroalimentación.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de las bases de datos.
- Conocimientos introductorios sobre conceptos de inteligencia artificial 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
