Schița de curs

Introducere

  • Ce sunt bazele de date vectoriale?
  • Baze de date vectoriale vs baze de date tradiționale
  • Prezentare generală a încorporărilor vectoriale

Generarea Încorporărilor Vectoriale

  • Tehnici pentru crearea de încorporări din diverse tipuri de date
  • Instrumente și biblioteci pentru generarea de încorporări
  • Practici recomandate pentru calitatea și dimensionalitatea încorporărilor

Indexarea și Regăsirea în Baze de Date Vectoriale

  • Strategii de indexare pentru baze de date vectoriale
  • Construirea și optimizarea indecșilor pentru performanță
  • Algoritmi de căutare a similarității și aplicațiile lor

Baze de Date Vectoriale în Învățarea Automată (ML)

  • Integrarea bazelor de date vectoriale cu modelele ML
  • Depanarea problemelor comune la integrarea bazelor de date vectoriale cu modelele ML
  • Cazuri de utilizare: sisteme de recomandare, regăsirea imaginilor, NLP
  • Studii de caz: implementări de succes ale bazelor de date vectoriale

Scalabilitate și Performanță

  • Provocări în scalarea bazelor de date vectoriale
  • Tehnici pentru baze de date vectoriale distribuite
  • Metrici de performanță și monitorizare

Lucrări de Proiect și Studii de Caz

  • Proiect practic: Implementarea unei soluții de bază de date vectorială
  • Recenzie a cercetărilor și aplicațiilor de ultimă oră
  • Prezentări de grup și feedback

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Cunoștințe de bază despre baze de date și structuri de date
  • Familiaritate cu conceptele de învățare automată
  • Experiență într-un limbaj de programare (preferabil Python)

Publicul Țintă

  • Specialiști în știința datelor
  • Ingineri de învățare automată
  • Dezvoltatori de software
  • Administratori de baze de date
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite