План на курса

Въведение

  • Какво са векторите бази данни?
  • Векторните бази данни срещу традиционните бази данни
  • Обзор на векторите вмъквания

Създаване на Векторни Вмъквания

  • Техники за създаване на вмъквания от различни типове данни
  • Инструменти и библиотеки за генериране на вмъквания
  • Най-добри практики за качество и размерност на вмъкванията

Индексиране и Извличане в Vector Databases

  • Стратегии за индексиране на векторите бази данни
  • Създаване и оптимизация на индекси за производителност
  • Алгоритми за търсене на сходство и техните приложения

Vector Databases в Machine Learning (МО)

  • Интеграция на векторите бази данни с модели на МО
  • Отстраняване на проблеми при интеграция на векторите бази данни с модели на МО
  • Приложения: системи за препоръчване, извличане на изображения, обработка на естествен език
  • Случаи за изучаване: успешно приложение на векторите бази данни

Мащабируемост и Производителност

  • Проблеми при мащабиране на векторите бази данни
  • Техники за разпределени вектори бази данни
  • Метрики за производителност и мониторинг

Проектна Работа и Случаи за Изучаване

  • Практическа работа: имплементация на решение с вектори бази данни
  • Преглед на актуални изследвания и приложения
  • Групови представления и отзиви

Резюме и Следващи Стъпки

Изисквания

  • Основни знания за бази данни и структури на данни
  • Запознатост с концепциите на машинно обучение
  • Опит с език за програмиране (по-желателно Python)

Целева аудитория

  • Специалисти по данни
  • Инженери по машинно обучение
  • Софтуерни разработчици
  • Администратори на Database
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории