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Temario del curso

Introducción a las bases de datos vectoriales

  • Comprensión de las bases de datos vectoriales
  • El papel de Pinecone en las aplicaciones de IA
  • Ventajas frente a las bases de datos tradicionales

Búsqueda semántica con Pinecone

  • Principios de la búsqueda semántica
  • Configuración de Pinecone para búsquedas basadas en texto
  • Mejora de los resultados de búsqueda mediante vectores incrustados (embeddings)

Búsqueda de productos y multimodalidad

  • Técnicas para recomendaciones precisas de productos
  • Combinación de datos de texto e imágenes para una búsqueda integral
  • Estudios de caso (por ejemplo, aplicaciones de comercio electrónico)

IA conversacional y generación de contenido

  • Mejora de chatbots mediante búsqueda vectorial
  • Bases de datos vectoriales en la generación de texto e imágenes
  • Creación de un bot de preguntas y respuestas simple

Seguridad y personalización

  • Uso de bases de datos vectoriales en la detección de anomalías y fraude
  • Personalización de las experiencias del usuario mediante datos vectoriales
  • Personalización en plataformas de medios

Escalabilidad y optimización del rendimiento

  • Desafíos al escalar bases de datos vectoriales
  • Arquitectura sin servidor de Pinecone para un mejor rendimiento
  • Métricas para monitorear y optimizar bases de datos vectoriales

Implementación de Pinecone en IA

  • Desarrollo de una solución basada en bases de datos vectoriales
  • Revisión 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 los conceptos de programación

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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