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Temario del curso

Introducción a las bases de datos vectoriales

  • Comprensión de las bases de datos vectoriales
  • Características clave y ventajas 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 ingestión de datos

Búsqueda de similitud y recuperación de información

  • Fundamentos de la búsqueda de similitud
  • Implementación de operaciones de búsqueda en Milvus
  • Casos de uso: recuperación de imágenes y vídeos, procesamiento del lenguaje natural (NLP)

Milvus en el 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
  • Monitorización y mantenimiento

Implementación de Milvus en IA

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de bases de datos
  • Conocimientos introductorios de IA y conceptos de 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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