Kurzusleírás

Bevezetés a Vector Databases-be

  • Vektoradatokbázisok megértése
  • A Milvus kulcsfontosságú jellemzői és előnyei
  • Összehasonlítás hagyományos adatokbázisokkal

Milvus beállítása

  • Telepítés és konfiguráció
  • Milvus összetevői és architektúrájának megértése
  • Gyűjtemények és partíciók létrehozása

Adatindexelés és Management

  • Indexelési stratégiák Milvusban
  • Vektoradatok kezelése és optimalizálása
  • Adatbeviteli legjobb gyakorlatok

Hasonlóságkeresés és leképezés

  • A hasonlóságkeresés alapjai
  • Keresési műveletek implementálása Milvusban
  • Alkalmazási területek: kép és videó lekérés, NLP

Milvus a Machine Learning-ban (ML)

  • Milvus integrálása ML-modellekkel
  • Ajánlórendszerek építése
  • Eseménystudiumok: anomáliafelismerés, chatbotok

Skálázhatóság és teljesítmény

  • Milvus nagy adathalmazokra való skálázása
  • Teljesítményfinomítás és optimalizálás
  • Monitorozás és karbantartás

Milvus implementálása az AI-ban

  • Vektoradatokbázis megoldás fejlesztése
  • Személyes visszajelzés

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Adatbázisok alapvető ismerete
  • Bevezető ismeretek az AI és a gépi tanulás koncepcióiról
  • Ismeret a programozási koncepciókról, preferáltan Python-ban

Célközönség

  • Adattudósok
  • Szoftverfejlesztők
  • Gépi tanulás rajongók
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák