План на курса

Введение в Vector Databases

  • Разбиране на векторни бази данни
  • Ролята на Pinecone в приложения за изкуствен интелигент
  • Предимства пред традиционните бази данни

Семантичен търсене с Pinecone

  • Основните принципи на семантичното търсене
  • Настройка на Pinecone за търсене на текст
  • Усъвършенстване на резултатите от търсенето с векторни вмъквания

Търсене на продукти и мултимодално търсене

  • Техники за точни препоръки за продукти
  • Комбиниране на текстови и изображени данни за всеобхватно търсене
  • Случаи за изучаване (например приложения за електронна търговия)

Conversational AI и създаване на съдържание

  • Улучшаване на чатботове с векторно търсене
  • Векторни бази данни в създаването на текст и изображения
  • Създаване на прост Q&A бот

Сигурност и персонализация

  • Векторни бази данни в откриването на аномалии и измами
  • Персонализация на потребителските опити с векторни данни
  • Персонализация в медийни платформи

Мащабируемост и оптимизация на производителността

  • Изследване на предизвикателствата при мащабиране на векторни бази данни
  • Безсерверната архитектура на Pinecone за производителност
  • Метрики за мониторинг и оптимизация на векторни бази данни

Имплементация на Pinecone в AI

  • Развиване на решение за векторна база данни
  • Преглед и обратна връзка

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Основни знания за бази данни
  • Начална информация за концепции на изкуствен интелект и машинно обучение
  • Запознанство с концепции на програмиране

Целева аудитория

  • Специалисти по данни
  • Софтуерни разработчици
  • Ентусиасти на машинно обучение
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории