Knowledge Graphs
Aprende a crear y usar Knowledge Graphs con teoría, práctica y herramientas reales.
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Lo que aprenderás
Contenido del curso
Introducción a Knowledge Graphs
Conocerás qué son los Knowledge Graphs, su utilidad, aplicaciones clave y cómo se diferencian de las bases de datos tradicionales.
- →¿Qué es un Knowledge Graph?
- →Diferencias con bases de datos relacionales
- →Casos de uso: Google, Amazon, Meta
- →Componentes de un KG
Construcción y Representación de KGs
Aprenderás los tipos de KGs, el rol de las ontologías y cómo construirlos desde datos estructurados y no estructurados.
- →Tipos de Knowledge Graphs
- →Ontologías y taxonomías
- →Extracción desde texto (NLP)
- →Extracción desde datos estructurados
Almacenamiento y Consultas en KGs
Explorarás las principales bases de datos de grafos, SPARQL y Cypher, e implementarás consultas en Neo4j.
- →Bases de datos de grafos
- →RDF y Turtle
- →SPARQL para consultas
- →Cypher y Neo4j
Embeddings para Knowledge Graphs
Descubrirás por qué los embeddings son necesarios para representar grafos numéricamente en ML.
- →¿Por qué embeddings en grafos?
- →TransE y modelos de embedding
- →Graph Neural Networks (GNNs)
- →Aplicaciones en ML
Aplicaciones avanzadas y casos de uso
Analizarás casos reales de uso de KGs en industrias como salud, finanzas, comercio y tecnología.
- →KGs en salud y medicina
- →KGs en finanzas
- →KGs + LLMs (RAG)
- →Proyecto final integrador
Conoce al profesor
Martin Arispe
Inteligencia ArtificialEspecialista en Inteligencia Artificial con experiencia en Agentes de IA, Large Language Models (LLMs) y Knowledge Graphs. Ha liderado la implementación de flujos de trabajo con Generative AI y plataformas impulsadas por IA. Participó en el proyecto MINTE en Fraunhofer IAIS (Alemania), integrando Deep Learning y Knowledge Graphs.
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