Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение
- Какво представляват векторните бази данни?
- Векторни бази данни срещу традиционни бази данни
- Общ преглед на векторните вграждания
Генериране на векторни вграждания
- Техники за създаване на вграждания от различни типове данни
- Инструменти и библиотеки за генериране на вграждания
- Най-добри практики за качество на вгражданията и размерност
Индексиране и извличане във векторни бази данни
- Стратегии за индексиране на векторни бази данни
- Изграждане и оптимизиране на индекси за производителност
- Алгоритми за търсене по сходство и техните приложения
Векторни бази данни в машинното обучение (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, NLP
- Казуси: успешни реализации на векторни бази данни
Мащабируемост и производителност
- Предизвикателства при мащабиране на векторни бази данни
- Техники за разпределени векторни бази данни
- Показатели за производителност и мониторинг
Проектна работа и казуси
- Практически проект: Внедряване на решение с 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
- Запознатост с концепциите на машинното обучение
- Опит с език за програмиране (за предпочитане Python)
Аудитория
- Специалисти по данни
- Инженери по машинно обучение
- Софтуерни разработчици
- Администратори на бази данни
14 Часа
