Návrh Školení

Úvod do vektrových databází

  • Základy vektrových databází
  • Klíčové funkce a přínosy Milvusu
  • Porovnání s tradičními databázemi

Nastavení Milvusu

  • Instalace a konfigurace
  • Základy komponentů a architektury Milvusu
  • Vytváření kolekcí a oddílů

Indexování a správa dat

  • Strategie indexování v Milvusu
  • Správa a optimalizace vektorových dat
  • Osborné postupy pro ingestování dat

Podobnostní vyhledávání a získávání dat

  • Základy podobnostního vyhledávání
  • Implementace vyhledávacích operací v Milvusu
  • Případy použití: získávání obrázků a videí, NLP

Milvus v strojovém učení (ML)

  • Integrace Milvusu s modelem ML
  • Vytváření systémů doporučování
  • Studie případů: detekce anomálií, chatboty

Škálovatelnost a výkon

  • Škálování Milvusu pro velké sady dat
  • Optimalizace výkonu a úpravy
  • Monitorování a údržba

Implementace Milvusu v AI

  • Vytvoření řešení na bázi vektrové databáze
  • Zkoumání a zpětná vazba

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní znalost databází
  • Úvodní znalosti konceptů umělé inteligence a strojového učení
  • Znalost programovacích konceptů, přednostně v Pythonu

Cílová skupina

  • Datoví vědci
  • Softwaroví vývojáři
  • Enthusiasté strojového učení
 21 hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie