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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

Número de participantes


Precio por participante

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