Návrh Školení

Úvod do Vector Databases

  • Pochopení vektorových databáz
  • Klíčové funkce a výhody Milvusu
  • Porównání s tradičními databázemi

Nastavení Milvusu

  • Instalace a konfigurace
  • Pochopení komponent a architektury Milvusu
  • Vytváření kolekcí a partycí

Indexování dat a Management

  • Strategie indexování v Milvusu
  • Správa a optimalizace vektorových dat
  • Nejlepší postupy pro nahrávání dat

Hledání podobností a získávání dat

  • Základy hledání podobností
  • Implementace vyhledávacích operací v Milvusu
  • Příklad použití: získávání obrázků a videí, jazykového zpracování (NLP)

Milvus v Machine Learning (ML)

  • Integrace Milvusu s modely ML
  • Vytváření systémů doporučování
  • Případové studie: detekce anomalii, chatbotty

škálOVATelnost a výkON

  • Škálování Milvusu pro velké sady dat
  • Tunink a optimalizace výkonu
  • Sledování a údržba

Implementace Milvusu ve umělém rozumu (AI)

  • Vytváření řešení vektorových databází
  • Revize a zpětná vazba

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní znalost databází
  • Úvodní znalosti AI a pojmů z oblasti strojového učení
  • Familiarita s koncepty programování, především v Python

Cílová skupina

  • Datoví vědci
  • Software developers (Vývojáři softwaru)
  • Enthusiasté strojového učení
 21 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie