Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés
- Mik azok a vektoros adatbázisok?
- Vektor adatbázisok kontra hagyományos adatbázisok
- A vektoros beágyazások áttekintése
Vektoros beágyazások generálása
- Különféle adattípusokból származó beágyazások létrehozásának technikái
- Eszközök és könyvtárak a beágyazás generálásához
- A minőség és a méretezés beágyazásának legjobb gyakorlatai
Indexelés és visszakeresés vektorban Databases
- Indexelési stratégiák vektoros adatbázisokhoz
- Teljesítménymutatók létrehozása és optimalizálása
- Hasonlósági keresési algoritmusok és alkalmazásaik
Vektor Database s Machine Learning-ben (ML)
- Vektoros adatbázisok integrálása ML modellekkel
- Gyakori problémák elhárítása vektoros adatbázisok ML modellekkel való integrálásakor
- Felhasználási esetek: ajánlórendszerek, képvisszakeresés, NLP
- Esettanulmányok: vektoros adatbázisok sikeres implementációi
Scalaképesség és teljesítmény
- Kihívások a vektoros adatbázisok méretezésében
- Elosztott vektoros adatbázisok technikái
- Teljesítménymérők és monitorozás
Projektmunka és esettanulmányok
- Gyakorlati projekt: vektoros adatbázis-megoldás megvalósítása
- Az élvonalbeli kutatások és alkalmazások áttekintése
- Csoportos előadások és visszajelzések
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Adatbázisok és adatstruktúrák alapismeretei
- A gépi tanulási koncepciók ismerete
- Programozási nyelvben szerzett tapasztalat (lehetőleg Python)
Közönség
- Adattudósok
- Gépi tanulási mérnökök
- Szoftverfejlesztők
- Database rendszergazda
14 Órák
