План на курса

Въведение в векторните бази данни

  • Разбиране на векторните бази данни
  • Ключови функционалности и предимства на Milvus
  • Сравнение с традиционните бази данни

Настройка на Milvus

  • Инсталация и конфигуриране
  • Разбиране на компонентите и архитектурата на Milvus
  • Създаване на колекции и партиции

Индексиране и управление на данни

  • Индексиращи стратегии в Milvus
  • Управление и оптимизация на векторни данни
  • Лучшите практики за подаване на данни

Търсение и извличане на подобие

  • Основи на търсенето на подобие
  • Имплементация на операции за търсене в Milvus
  • Приложения: извличане на снимки и видеа, NLP

Milvus в машинното учение (ML)

  • Интегриране на Milvus с модели за ML
  • Създаване на системи за препоръки
  • Кейс студии: разпознаване на аномалии, чатботове

Масштабиране и производителност

  • Масштабиране на Milvus за големи набори данни
  • Оптимизиране и подобряване на производителността
  • Мониторинг и поддържане

Имплементация на Milvus в ИИ

  • Разработка на решение с векторна база данни
  • Ревю и обратна връзка

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Основно разбиране на бази данни
  • Въведение в концепциите за ИИ и машинно учение
  • Запознаност с програмни концепции, по предпочитание на Python

Целева аудитория

  • Данни ученци
  • Софтуерни разработчици
  • Ентузиасти на машинното учение
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории