Schița de curs

Introducere

  • Ce sunt bazele de date vectoriale?
  • Baze de date vectoriale vs. baze de date tradiționale
  • Prezentare generală a embeziunilor vectoriale

Generarea Embeziunilor Vectoriale

  • Tehnici pentru crearea embeziunilor din diverse tipuri de date
  • Unelte și biblioteci pentru generarea embeziunilor
  • Prințipii de bază pentru calitatea și dimensionalitatea embeziunilor

Indexare și Recuperare în Bazele de Date Vectoriale

  • Strategii de indexare pentru baze de date vectoriale
  • Construirea și optimizarea indecșilor pentru performanță
  • Algoritmi de căutare a similarității și aplicările lor

Baze de Date Vectoriale în Învățarea Automată (ML)

  • Integrarea bazelor de date vectoriale cu modele ML
  • Rezolvarea problemelor comune la integrarea bazelor de date vectoriale cu modele ML
  • Casuri de utilizare: sisteme de recomandări, recuperare de imagini, NLP
  • Studii de caz: implementări cu succes ale bazelor de date vectoriale

Scalabilitate și Performanță

  • provocărilor la scalarea bazelor de date vectoriale
  • Tehnici pentru baze de date vectoriale distribuite
  • Metrici și monitorizare a performanței

Lucrări de Proiect și Studii de Caz

  • Proiect hands-on: Implementarea unei soluții bazate pe bază de date vectorială
  • Revizuirea cercetărilor și aplicatiilor la nivel avansat
  • Prezentări grupale și feedback

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • Cunoștințe de bază despre baze de date și structuri de date
  • Familiaritate cu conceptele de învățare automată
  • Experiență cu un limbaj de programare (preferabil Python)

Audiență

  • Științifici de date
  • Ingineri de învățare automată
  • Dezvoltatori de software
  • Administratori de baze de date
 14 ore

Numărul de participanți


Prețul pe participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite