- [Inicio](https://openwebinars.net/) - [Cursos](https://openwebinars.net/cursos/) - [Inteligencia Artificial](https://openwebinars.net/cursos/inteligencia-artificial/) - [Deep Learning](https://openwebinars.net/cursos/inteligencia-artificial/deep-learning/) Herramientas de IA Procesamiento de Bases de Datos Desarrollo de IA # Domina las bases de datos vectoriales en la IA Generativa Esta formación está diseñada para explorar el emocionante mundo de las bases de datos vectoriales, una tecnología clave para impulsar la inteligencia artificial generativa y el procesamiento de grandes volúmenes de datos en múltiples dimensiones. A través de lecciones teóricas y un proyecto práctico, los estudiantes aprenderán a diferenciar las bases de datos vectoriales de las tradicionales, comprenderán su papel en la IA generativa, y adquirirán habilidades para seleccionar, implementar y optimizar estas bases de datos para aplicaciones avanzadas. * * * ![Icono de la tecnología](https://cdn.openwebinars.net/media/academy/course/ia-categoria-logo.svg) La metodología y plataforma de formación que se adapta al tamaño y ritmo de tu empresa. - **+1750 formaciones** en constante actualización - **Masterclasses en vivo** con profesionales destacados - **160 rutas de aprendizaje** para guiarte [Cuéntanos tu caso](https://openwebinars.net/explora-tu-caso/) ## Curso impartido por ![Avatar:Jorge Barrachina](https://cdn.openwebinars.net/media/teachers/jorge-barrachina-fr.png) JB ### Jorge Barrachina Experto DevOps [Saber más](https://openwebinars.net/profesores/jorge-barrachina/) ## Contenido de la formación 7 Secciones · 31 Lecciones · 5 h. en total ### Introducción a las Bases de Datos Vectoriales 40 min. - Presentación - Historia y evolución de las bases de datos - Bases de datos Vectoriales vs. Tradicionales - Aplicaciones en IA Generativa y otros campos - Test de Autoevaluación ### Fundamentos técnicos 1 h. y 2 min. - Propiedades de los vectores y su importancia - Entendiendo los embeddings y las N-dimensiones - Relación entre embeddings y tokenización - Tipos de índices vectoriales y algoritmos (HNSW, IVF, etc.) - No hay balas de plata. Cuándo usar embeddings y cuándo no - Test de Autoevaluación ### El rol del hardware y optimizaciones 54 min. - Influencia del hardware en el rendimiento de las BBDD - Uso de SIMD, GPU y TPU en bases de datos vectoriales - Cuantización y compresión para eficiencia - ¿En RAM o en Disco? - Test de Autoevaluación ### Selección y evaluación de bases de datos vectoriales 57 min. - ¿Cómo escoger una base de datos vectorial adecuada? - Más allá del Hype: Consideraciones críticas - Evaluación de rendimiento y benchmarks relevantes - Seguridad y privacidad en bases de datos vectoriales - ¿Dónde encontrar recursos e información confiable? - Test de Autoevaluación ### Aplicaciones avanzadas y estudio de casos 36 min. - Integración de bases de datos vectoriales en sistemas de recomendación - Caso de estudio: Implementación de Qdrant en un proyecto real - Tendencias futuras en bases de datos vectoriales y IA Generativa - Test de Autoevaluación ### Proyecto práctico 44 min. - Introducción al proyecto práctico - Conoce tu hardware - Framework de evaluación - Motor de inferencia con Llama.cpp ### Conclusiones 4 min. - Conclusiones y próximos pasos ## Habilidades que obtendrás - Diferencias fundamentales entre bases de datos vectoriales y tradicionales. - Importancia de las bases de datos vectoriales en la alimentación y eficiencia de la IA generativa. - Comprender las propiedades de los vectores, embeddings, y N-dimensiones. - Profundizar en los tipos de índices y algoritmos más usados en bases de datos vectoriales. - El impacto del hardware en el rendimiento de las bases de datos y técnicas de optimización como quantización y compresión. * * * ## Requisitos mínimos Conocimientos básicos de bases de datos, programación en Python, y fundamentos de algebra lineal. ## Valoración de nuestros alumnos 4.2 39 valoraciones - 5 - 4 - 3 - 2 - 1 Muy buen curso, jorge da una versión muy amplia sin perder detalle, además de muchos buenos consejos y recursos para poder asentar y ampliar los contenidos vistos de forma autónoma. muchas gracias jorge! Jesús Javier Moralo García Los videos pierden resolución mientras se ven Manuel Sanchez Gomez Muy interesante y muy bien explicado Pablo Garcia Alonso Villalobos La calidad de los videos se va degradando salvo que se seleccione una resolución JESUS DANIEL DIAZ GARCIA Buen curso FRANCO STIVAL MARTINCICH Buen curso Carlos Granados Sánchez Muy poca practica Wilmer Agamez Julio Un tema bastante complicado pero al menos se da una buena aproximación al mismo. Ángel Roldán Leer más reseñas ## Completa tu formación con estos contenidos ![Icono de la tecnología](https://cdn.openwebinars.net/media/academy/course/openai-logo.svg) Curso ### [Asistentes y Threads con GPT-4 gracias a la API de OpenAI](https://openwebinars.net/cursos/threads-gpt4-api-openai/) Intermedio 3 h. Introducción a la creación y manejo de asistentes digitales utilizando la API de OpenAI GPT-4, con énfasis en... ![Avatar de profesor](https://cdn.openwebinars.net/media/teachers/arturo-sanchez-frontal.png)Arturo Sánchez Palacio 4.4 ![Icono de la tecnología](https://cdn.openwebinars.net/media/academy/course/openai-logo.svg) Curso ### [Dominando el reconocimiento de voz con Whisper](https://openwebinars.net/cursos/dominando-reconocimiento-voz-whisper/) Intermedio 2 h. y 43 min. Esta formación detalla el uso y la implementación de la última versión de Whisper, con énfasis en aplicaciones... ![Avatar de profesor](https://cdn.openwebinars.net/media/teachers/arturo-sanchez-frontal.png)Arturo Sánchez Palacio 4.3 Curso ### [Computer Vision con PyTorch](https://openwebinars.net/cursos/computer-vision-pytorch/) Intermedio 3 h. Esta formación ofrece una introducción concentrada y profunda al Deep Learning, con un enfoque específico en la visión... ![Avatar de profesor](https://cdn.openwebinars.net/media/teachers/alejandro-magdalena_frontal.png)Alejandro Magdalena Niño 4.2 ## Preguntas frecuentes Resuelve tus dudas o contacta con nosotros para más información. [Cuéntanos tu caso](https://openwebinars.net/explora-tu-caso/) [Suscríbete Ahora](https://openwebinars.net/checkout/plan-individual-anual/) ### ¿Cuál es el precio? En OpenWebinars no vendemos formaciones. Tenemos [diferentes tipos de suscripciones](https://openwebinars.net/precios/?ref=faq), que te dará acceso completo a todas las formaciones de la plataforma y a las nuevas que vamos lanzando, siempre y cuando tu suscripción esté activa (como Spotify con la música o Netflix con las películas y series). ¿Eres una empresa? Tenemos planes especiales para ti. Consúltanos [aquí](https://openwebinars.net/empresas/?ref=faq). ### ¿Puedo obtener un diploma que acredite mis conocimientos? Efectivamente, una vez superada cada formación, podrás descargarte el diploma acreditativo de cada una de ellas. Añádelas a tu CV y mejora tu perfil para las empresas. También podrás obtener un diploma de nivel superior al superar todas las formaciones de la ruta. ### ¿Cuándo comienza la formación? En OpenWebinars las formaciones no tienen fecha de inicio y de final. Cada curso tiene una fecha de publicación y desde ese día estarán 100% disponible todos los contenidos del curso para los usuarios suscritos a alguno de [nuestros planes](https://openwebinars.net/precios/?ref=faqs). Curso 4.2(39 valoraciones) Domina las bases de datos vectoriales en la IA Generativa Esta formación está diseñada para explorar el emocionante mundo de las bases de datos vectoriales, una tecnología clave para impulsar la inteligencia artificial generativa y el procesamiento de grandes volúmenes de datos en múltiples dimensiones. A través de lecciones teóricas y un proyecto práctico, los estudiantes aprenderán a diferenciar las bases de datos vectoriales de las tradicionales, comprenderán su papel en la IA generativa, y adquirirán habilidades para seleccionar, implementar y optimizar estas bases de datos para aplicaciones avanzadas. [Cuéntanos tu caso](https://openwebinars.net/explora-tu-caso/) [Comenzar Prueba Gratis](https://openwebinars.net/checkout/plan-individual-anual/)