Knowledge Graphs

Intermedio • 5 horas

Aprende desde cero a construir, consultar y aplicar Knowledge Graphs combinando teoría y práctica con herramientas reales para representar y aprovechar conocimiento de forma inteligente.

¿Qué aprenderás?

Comprender los fundamentos de grafos y su uso en Knowledge Graphs.

Entender cómo ontologías y taxonomías estructuran el conocimiento.

Diferenciar bases de datos tradicionales y Knowledge Graphs.

Extraer información de datos estructurados y no estructurados.

Construir y consultar Knowledge Graphs con Neo4j, RDF y SPARQL.

Explorar casos de uso reales en distintas industrias.

Contenido del Curso

Módulo 1: Introducción a Knowledge Graphs (KGs)

Conocerás qué son los Knowledge Graphs, su utilidad, aplicaciones clave y cómo se diferencian de las bases de datos tradicionales.

Módulo 2: Construcción y Representación de KGs

Aprenderás los tipos de KGs, el rol de las ontologías y taxonomías, y los métodos para construirlos desde datos estructurados y no estructurados.

Módulo 3: Almacenamiento y Consultas en KGs

Explorarás las principales bases de datos de grafos, los lenguajes de consulta como SPARQL y Cypher, y cómo implementar consultas en Neo4j.

Módulo 4: Embeddings para Knowledge Graphs

Descubrirás por qué los embeddings son necesarios para representar grafos de forma numérica y cómo se aplican en tareas de aprendizaje automático.

Módulo 5: Aplicaciones avanzadas y casos de uso

Analizarás casos reales de uso de KGs en distintas industrias como salud, finanzas, comercio y tecnología.

Descripción

Este curso ofrece una introducción completa a los Knowledge Graphs, desde sus fundamentos teóricos hasta su implementación práctica. A lo largo de seis módulos, aprenderás a construir, representar y consultar grafos de conocimiento utilizando tecnologías como RDF, OWL y Neo4j. Además, explorarás cómo extraer conocimiento desde datos estructurados y no estructurados, y cómo aplicar técnicas de machine learning sobre grafos. Ideal para quienes buscan una base sólida en el modelado semántico de datos y su aplicación en el mundo real.

Conoce al profesor

Martin Arispe

Especialista 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.