Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în bazele de date vectoriale
- Înțelegerea bazelor de date vectoriale
- Caracteristicile și beneficiile cheie ale Milvus
- Comparație cu bazele de date tradiționale
Configurarea Milvus
- Instalare și configurare
- Înțelegerea componentelor și arhitecturii Milvus
- Crearea de colecții și partiții
Indexarea și gestionarea datelor
- Strategii de indexare în Milvus
- Gestionarea și optimizarea datelor vectoriale
- Bune practici pentru ingestia datelor
Căutarea și regăsirea similitudinilor
- Fundamentele căutării de similitudine
- Implementarea operațiunilor de căutare în Milvus
- Cazuri de utilizare: regăsirea imaginilor și videoclipurilor, NLP
Milvus în învățarea automată (ML)
- Integrarea Milvus cu modelele de ML
- Construirea sistemelor de recomandare
- Studii de caz: detectarea anomalilor, roboți de conversație
Scalabilitate și performanță
- Scalarea Milvus pentru seturi de date mari
- Optimizarea și ajustarea performanței
- Monitorizare și întreținere
Implementarea Milvus în AI
- Dezvoltarea unei soluții de bază de date vectorială
- Recenzie și feedback
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Înțelegere de bază a bazelor de date
- Cunoștințe introductive despre conceptele de AI și învățare automată
- Familiarizare cu conceptele de programare, preferabil în Python
Publicul țintă
- Specialiști în știința datelor
- Dezvoltatori de software
- Pasionați de învățarea automată
21 Ore
