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.
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 Часа
