Programa del Curso

Introducción a las bases de datos vectoriales

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

Configuración de Milvus

  • Instalación y configuración
  • Comprendiendo los componentes y la arquitectura de Milvus
  • Creando colecciones y particiones

Indexado de datos y optimización

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

Búsqueda y recuperación de similitudes

  • Fundamentos de la búsqueda de similitudes
  • Implementando operaciones de búsqueda en Milvus
  • Casos de uso: recuperación de imágenes y videos, procesamiento del lenguaje natural (NLP)

Milvus en Machine Learning (ML)

  • Integrando Milvus con modelos ML
  • Creación de sistemas de recomendaciones
  • Estudios de casos: detección de anomalías, chatbots

Escalabilidad y rendimiento

  • Escalando Milvus para conjuntos de datos grandes
  • Ajustes de rendimiento y optimización
  • Monitoreo y mantenimiento

Implementación de Milvus en AI

  • Desarrollo de soluciones con base de datos vectorial
  • Revisión y retroalimentación

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

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

audiencia

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

Número de participantes


Precio por Participante​

Próximos cursos

Categorías Relacionadas