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AI Semantics Guide
56
Lecciones
8
Módulos
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Acceso por bootcamp
Lo que aprenderás
✓Explicar qué son vectores geométricamente (dirección, magnitud, alta dimensión) sin matemáticas formales
✓Entender espacios vectoriales como "universos de significado" donde cercanía equivale a similaridad
✓Calcular similaridad coseno conceptualmente y saber cuándo usar cada métrica de distancia
✓Diseñar búsqueda k-Nearest Neighbors en papel y entender trade-offs de índices (HNSW, IVF)
✓Comparar keyword search vs semantic search con una matriz de decisión práctica
✓Diagramar arquitecturas de semantic search (pipeline de indexación, pipeline de query, hybrid search)
✓Explicar por qué RAG funciona y por qué la calidad del retrieval determina la calidad del RAG
✓Evaluar casos de uso reales: sistemas Q&A, document search, code search, recomendaciones
¿Para quién es?
- •AI Engineers que quieren entendimiento conceptual profundo antes de implementar embeddings y RAG
- •Desarrolladores que usan vector databases y embeddings pero no entienden la teoría detrás de ellos
- •Profesionales técnicos transicionando a AI que necesitan la intuición matemática sin el PhD
- •Estudiantes del AI Engineering Path entre fundamentos y la implementación práctica de embeddings
- •Cualquiera que quiera explicar "cómo funciona semantic search" a su equipo con confianza
Requisitos
- •Guía AI Fundamentals completada (qué es un LLM, qué es un transformer)
- •Matemáticas básicas: suma, resta, multiplicación, raíz cuadrada
- •Geometría básica: coordenadas cartesianas (x, y), plano 2D
- •No se requiere álgebra lineal, código ni experiencia en ML
Contenido del curso
1Módulo 1: Introducción a Vectores7 lecciones
2Módulo 2: Espacios Vectoriales7 lecciones
3Módulo 3: Similaridad y Distancia7 lecciones
4Módulo 4: Búsqueda por Proximidad7 lecciones
5Módulo 5: Keyword vs Semantic Search7 lecciones
6Módulo 6: Diseño de Sistemas de Búsqueda8 lecciones
7Módulo 7: RAG y Semantic Search7 lecciones
8Módulo 8: Proyecto Final Integrador6 lecciones
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