Modelos Fundamentales para el Análisis de Series Temporales y la Búsqueda Semántica

Resumen

Explora la vanguardia de los modelos de fundación en el análisis de series temporales con este curso integral. Obtén conocimientos sobre arquitecturas neuronales de última generación diseñadas para datos sensibles al tiempo y mejora tus habilidades de análisis predictivo.

Integra las capacidades de búsqueda semántica con Milvus y aprende a construir sistemas RAG y agénticos, optimizados para la gestión de datos temporales. Ideal para aquellos interesados en avanzar en sus conocimientos en inteligencia artificial e informática.

Programa de estudio

• Introducción a los Modelos Base
Descripción general de los modelos base
Importancia en el análisis de series temporales y búsqueda semántica
Desarrollo histórico y avances recientes
• Análisis de Series Temporales con Modelos Base
Conceptos fundamentales en datos de series temporales
Modelos tradicionales vs. modelos base para series temporales
Arquitecturas neuronales especializadas para el análisis de series temporales
Estudios de caso de modelos base en pronóstico de series temporales
• Arquitecturas Neuronales para Series Temporales
Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y Memoria a Largo Plazo (LSTM)
Redes de Convolución Temporal (TCNs)
Transformers para series temporales
Mecanismos de atención
• Capacidades Predictivas en Series Temporales
Construcción de modelos predictivos
Precisión y métricas de evaluación
Manejo de estacionalidad y tendencias
Detección de anomalías
• Búsqueda Semántica con Milvus
Introducción a la búsqueda semántica
Características clave de Milvus
Implementación de Milvus para búsqueda semántica
Integración de Milvus con el análisis de series temporales
• Sistemas RAG para Datos Temporales
Comprensión de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
Diseño de sistemas RAG para series temporales
Recuperación de datos y aumento de contexto
Aplicaciones y casos de uso
• Sistemas Agénticos para Datos Temporales
Concepto de sistemas agénticos
Construcción de modelos agénticos para datos de series temporales
Enfoques de aprendizaje por refuerzo
Aplicaciones en el mundo real
• Integración e Implementación
Diseño y arquitectura del sistema
Técnicas de preprocesamiento de datos
Despliegue y monitoreo de modelos
Escalabilidad y optimización
• Estudios de Caso y Aplicaciones
Aplicaciones industriales de modelos base
Estudios de caso en finanzas, salud e IoT
Tendencias futuras y direcciones de investigación
• Resumen del Curso y Próximos Pasos
Revisión de conceptos y técnicas clave
Recursos para continuar aprendiendo
Proyecto final o tarea práctica
Retroalimentación del curso y comentarios de cierre

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Asignaturas

Ciencias de la Computación