Kurzusleírás

Vektorműveleti adatbázisok bemutatása

  • A vektorműveleti adatbázisok megértése
  • A Milvus kulcsfontosságú funkcióinak és előnyeinek bemutatása
  • Hagyományos adatbázisokkal való összehasonlítás

A Milvus beállítása

  • Telepítés és konfigurálás
  • A Milvus komponenseinek és architektúrájának megértése
  • Gyűjtemények és partíciók létrehozása

Adatindexelés és kezelés

  • Az indexelési stratégiák a Milvus-ban
  • Vektorműveleti adatok kezelése és optimalizálása
  • Az adatbevitel legjobb gyakorlatai

Szimiláris keresés és beszerzés

  • A szimiláris keresés alapjai
  • Keresési műveletek végrehajtása a Milvus-ban
  • Használati esetek: kép és videó beszerzés, természetes nyelvi feldolgozás (NLP)

A Milvus a gépi tanulásban (ML)

  • A Milvus integrálása ML modelljeivel
  • Ajánló rendszerek kialakítása
  • Esetenkénti tanulmányok: anomália észlelés, chatbotok

Skalábilis és teljesítményes alkalmazások

  • A Milvus nagyméretű adatmennyiségekhez való skálázása
  • Teljesítmény hangolása és optimalizálása
  • Monitorozás és karbantartás

A Milvus alkalmazása az AI-ban

  • Egy vektorműveleti adatbázis megoldás fejlesztése
  • Áttekintés és visszajelzés

Összefoglalás és a következő lépések

Követelmények

  • Adatbázisok alapvető ismeretei
  • Mesterséges intelligencia és gépi tanulás fogalmai bevezető ismeretei
  • Programozási fogalmak ismerete, különösen Python használatában

Célcsoport

  • Adat tudósok
  • Programozók
  • Gépi tanulás entuziasták
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák