Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
План на курса
Въведение
- Какво представляват векторните бази данни?
- Векторни бази данни срещу традиционни бази данни
- Преглед на векторни вграждания
Генериране на векторни вграждания
- Техники за създаване на вграждания от различни типове данни
- Инструменти и библиотеки за вградено генериране
- Най-добри практики за вграждане на качество и размерност
Индексиране и извличане във вектор Databases
- Стратегии за индексиране на векторни бази данни
- Изграждане и оптимизиране на индекси за ефективност
- Алгоритми за търсене на подобие и техните приложения
Вектор Database в Machine Learning (ML)
- Интегриране на векторни бази данни с ML модели
- Отстраняване на често срещани проблеми при интегриране на векторни бази данни с ML модели
- Случаи на употреба: системи за препоръки, извличане на изображения, НЛП
- Казуси: успешни реализации на векторни бази данни
Scalaспособност и производителност
- Предизвикателства при мащабирането на векторни бази данни
- Техники за разпределени векторни бази данни
- Показатели за ефективност и мониторинг
Работа по проекти и казуси
- Практически проект: Внедряване на решение за векторна база данни
- Преглед на авангардни изследвания и приложения
- Групови презентации и обратна връзка
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основни познания за бази данни и структури от данни
- Запознаване с концепциите за машинно обучение
- Опит с език за програмиране (за предпочитане Python)
Публика
- Учени по данни
- Инженери по машинно обучение
- Разработчици на софтуер
- Database администратори
14 Hours