¿Te gustaría entender cómo los motores de inteligencia artificial encuentran respuestas relevantes más allá de simples coincidencias de palabras? Este curso te lleva paso a paso al corazón de las bases de datos vectoriales y embeddings, herramientas esenciales en la nueva ola de aplicaciones inteligentes que revolucionan sectores como el ecommerce, la salud o las finanzas. Aquí, la teoría solo es el punto de partida: cada concepto se convierte en una técnica práctica que puedes implementar el mismo día en tus proyectos, sea para mejorar la búsqueda, analizar grandes volúmenes de datos o integrar modelos de IA. A lo largo de cinco módulos cuidadosamente secuenciados, partirás de los fundamentos de los embeddings y su poder para convertir textos, imágenes o audio en vectores numéricos que capturan significado y contexto. Descubrirás los distintos tipos de embeddings y aprenderás a generarlos con modelos modernos, entendiendo cómo medir similitud y distancias para búsquedas semánticas eficaces. Profundizarás en el almacenamiento eficiente y la indexación vectorial, explorando herramientas líderes como Pinecone, Milvus o Weaviate, y resolviendo desafíos de escalabilidad, actualización y seguridad. Finalmente, aterrizarás todos estos conocimientos en casos de uso reales y en las tendencias emergentes del sector, preparándote para integrar bases de datos vectoriales con modelos de IA y APIs especializadas. El curso está diseñado para que puedas aplicar cada aprendizaje de inmediato, utilizando recursos gratuitos o de bajo costo, y midiendo tu progreso en cada etapa. No solo aprenderás los principios técnicos, sino que comprenderás las razones detrás de cada decisión arquitectónica, con ejemplos que conectan directamente con tu experiencia profesional. De la mano de referentes como Geoffrey Hinton y Yann LeCun, y con una narrativa envolvente que te guía de lo conocido a lo novedoso, saldrás preparado para construir soluciones robustas, eficientes y seguras en el mundo de los datos vectoriales.