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Cursos de Data/Cursos de Inteligencia Artificial/Curso Pinecone

Curso de Pinecone

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Aprende a gestionar datos vectoriales con Pinecone y desarrolla sistemas de búsqueda optimizados para IA.

Domina Pinecone para gestionar grandes volúmenes de datos vectoriales en aplicaciones de inteligencia artificial. Integra modelos avanzados y optimiza sistemas de búsqueda para casos de uso reales con este curso completo.

Formación en Pinecone bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Pinecone

Desarrolladores y científicos de datos interesados en sistemas de búsqueda vectorial, gestión de datos avanzados y aplicaciones de inteligencia artificial.

Objetivos de nuestro curso de Pinecone

Comprender los fundamentos de Pinecone como base de datos vectorial para aplicaciones de IA y machine learning.
Diseñar e implementar sistemas de búsqueda vectorial utilizando Pinecone.
Integrar Pinecone con frameworks de machine learning y modelos de lenguaje avanzado como OpenAI.
Optimizar el rendimiento y escalabilidad de aplicaciones de búsqueda vectorial.
Desarrollar aplicaciones prácticas basadas en Pinecone para casos de uso reales.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Pinecone

Requisitos de nuestro curso de Pinecone

Experiencia previa: Conocimientos en machine learning, bases de datos y Python.
Herramientas necesarias: Python 3.8 o superior, Pinecone API, y herramientas de desarrollo como Jupyter Notebook o VS Code.
Requisitos del equipo: 16 GB de RAM, conexión estable a Internet y almacenamiento adecuado.
Permisos o licencias: Cuenta de acceso a Pinecone (puede ser gratuita o premium).

Temario del curso de Pinecone

tema 1

Introducción a Pinecone

Conceptos básicos de bases de datos vectoriales
Diferencias entre bases de datos tradicionales y vectoriales
Casos de uso de Pinecone en inteligencia artificial
Arquitectura de Pinecone
Exploración de documentación oficial y recursos
Instalación de Pinecone y configuración inicial
Conexión a la API de Pinecone desde Python
Ejercicio práctico: Configuración de un proyecto básico
Exploración de casos de éxito con Pinecone
Comparación con otras herramientas como Milvus y FAISS

tema 2

Configuración del Entorno

Requisitos para usar Pinecone
Instalación y configuración de dependencias en Python
Creación de un entorno virtual con Conda
Uso de Jupyter Notebook para pruebas interactivas
Configuración de una API Key de Pinecone
Ejercicio práctico: Conexión a Pinecone desde un entorno local
Configuración en entornos en la nube (AWS, GCP)
Optimización de recursos para aplicaciones de Pinecone
Instalación de bibliotecas complementarias como NumPy y scikit-learn
Solución de problemas comunes en la configuración inicial

tema 3

Fundamentos de Datos Vectoriales

Introducción a los embeddings y su uso en Pinecone
Generación de embeddings con modelos preentrenados
Integración de Pinecone con frameworks de IA
Preprocesamiento de datos para bases de datos vectoriales
Ejercicio práctico: Creación de vectores de ejemplo
Indexación de datos en Pinecone
Gestión de múltiples índices en un proyecto
Comparación de métricas de similitud (coseno, Euclídea)
Uso de Pinecone con datos estructurados y no estructurados
Optimización del almacenamiento y búsqueda de datos vectoriales

tema 4

Indexación y Consultas

Creación y gestión de índices en Pinecone
Inserción y eliminación de vectores
Optimización de índices para búsquedas rápidas
Consultas básicas y avanzadas en Pinecone
Ejercicio práctico: Consultas vectoriales con Python
Configuración de filtros para búsquedas específicas
Ejecución de búsquedas híbridas (datos vectoriales y metadatos)
Evaluación de precisión y recall en consultas
Uso de herramientas de visualización para análisis de resultados
Mejores prácticas para diseño de índices y consultas

tema 5

Integración con Modelos de Machine Learning

Generación de embeddings con OpenAI y Pinecone
Uso de BERT y otros modelos preentrenados
Ejercicio práctico: Pipeline de generación y búsqueda de embeddings
Implementación de búsquedas semánticas
Uso de Pinecone en sistemas de recomendación
Análisis de texto con Pinecone y NLP
Integración con frameworks como Hugging Face y PyTorch
Implementación de sistemas híbridos de IA y bases de datos vectoriales
Evaluación de rendimiento de modelos con Pinecone
Casos de uso prácticos en machine learning

tema 6

Escalabilidad y Despliegue

Arquitectura distribuida en Pinecone
Configuración de entornos en producción
Escalado horizontal y vertical de índices
Ejercicio práctico: Despliegue de Pinecone en la nube
Optimización de costos en aplicaciones empresariales
Uso de Pinecone con Kubernetes y Docker
Configuración de redundancia y tolerancia a fallos
Monitorización de recursos en tiempo real
Comparación de rendimiento entre configuraciones locales y en la nube
Mejores prácticas para sistemas escalables con Pinecone

tema 7

Seguridad y Gestión de Acceso

Autenticación y autorización en Pinecone
Uso de claves de acceso seguras
Configuración de políticas de seguridad en proyectos
Ejercicio práctico: Implementación de permisos basados en roles
Encriptación de datos en tránsito y en reposo
Monitorización de accesos y auditoría
Normativas de seguridad aplicables a bases de datos vectoriales
Solución de problemas de seguridad comunes
Integración con sistemas de gestión de identidades
Mejores prácticas para seguridad en aplicaciones empresariales

tema 8

Evaluación y Optimización de Rendimiento

Métricas clave para evaluar Pinecone
Herramientas para benchmarking de sistemas vectoriales
Ejercicio práctico: Optimización de un caso real
Ajuste de parámetros de indexación y consulta
Identificación de cuellos de botella en sistemas de búsqueda
Comparación de algoritmos de indexación y métricas de similitud
Herramientas para análisis de rendimiento en tiempo real
Automatización de pruebas de rendimiento
Documentación de mejoras en proyectos existentes
Evaluación de impacto en sistemas de producción

tema 9

Proyecto Final: Implementación Completa con Pinecone

Definición de un caso práctico basado en datos vectoriales
Creación de índices y configuración inicial
Implementación de pipelines de machine learning y búsqueda
Ejercicio práctico: Desarrollo de un sistema de recomendación
Optimización y evaluación de resultados
Integración con aplicaciones web mediante FastAPI o Flask
Análisis de métricas de éxito y optimización de consultas
Presentación de resultados y documentación
Propuesta de mejoras y extensión del proyecto
Conclusión y pasos futuros en el uso de Pinecone