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Comienza 24 June 2025 07:42

Termina 24 June 2025

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Comparación de Estrategias de Recuperación de Información Aumentadas por IA

Explora estrategias de recuperación de información impulsadas por IA con las expertas de Women of Search. Analiza la afinación de modelos de ML, pipelines RAG y métodos de reordenamiento para un uso óptimo en aplicaciones de búsqueda.
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Resumen

Explora estrategias de recuperación de información impulsadas por IA con las expertas de Women of Search. Analiza la afinación de modelos de ML, pipelines RAG y métodos de reordenamiento para un uso óptimo en aplicaciones de búsqueda.

Programa de estudio

  • Introducción a la Recuperación de Información Aumentada por IA
  • Visión general de estrategias tradicionales vs. potenciadas por IA
    Importancia de la IA en aplicaciones de búsqueda modernas
    Introducción a las expertas Women of Search
  • Ajuste fino de Modelos de Aprendizaje Automático para la Recuperación de Información
  • Entendiendo el ajuste fino en el aprendizaje automático
    Técnicas para el ajuste fino de modelos para una búsqueda óptima
    Evaluación de las mejoras en el rendimiento
  • Tuberías de Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
  • Concepto y arquitectura de las tuberías RAG
    Integración de métodos de recuperación con modelos de generación
    Estudios de caso de aplicaciones RAG en sistemas de búsqueda
  • Métodos de Reordenamiento en Búsqueda Impulsada por IA
  • Propósito del reordenamiento en la recuperación de información
    Algoritmos y técnicas comunes de reordenamiento
    Implementación de reordenamiento para mejorar la precisión de búsqueda
  • Análisis Comparativo de Estrategias
  • Criterios para comparar estrategias de recuperación de IA
    Pros y contras del ajuste fino, RAG y reordenamiento
    Selección del mejor enfoque para escenarios de búsqueda específicos
  • Estudios de Caso e Implementaciones Prácticas
  • Aplicaciones del mundo real y casos de éxito
    Ejercicios prácticos de implementación
    Análisis del impacto de las estrategias elegidas
  • Consideraciones Éticas y Desafíos
  • Abordar preocupaciones éticas en búsquedas impulsadas por IA
    Mitigación de sesgos en modelos y estrategias de recuperación
  • Direcciones Futuras en la Recuperación de Información Aumentada por IA
  • Tendencias emergentes y tecnologías
    Potencial impacto en varias industrias
  • Resumen del Curso y Puntos Clave
  • Recapitulación de objetivos de aprendizaje y temas cubiertos
    Discusión sobre el futuro de la IA en aplicaciones de búsqueda

Asignaturas

Ciencia de datos