Kurzusleírás

Bevezetés a vektor adatbázisokba

  • A vektor adatbázisok megértése
  • A Milvus kulcsfontosságú funkciói és előnyei
  • Összehasonlítás hagyományos adatbázisokkal

A Milvus beállítása

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

Adatok indexelése és kezelése

  • Indexelési stratégiák a Milvus-ban
  • Vektor adatok kezelése és optimalizálása
  • Ajánlott eljárások az adatbevitelhez

Hasonlósági keresés és lekérdezés

  • A hasonlósági keresés alapjai
  • Keresési műveletek implementálása a Milvus-ban
  • Használati esetek: kép- és videókeresés, NLP

A Milvus a gépi tanulásban (ML)

  • A Milvus integrálása ML modellekkel
  • Ajánlórendszerek építése
  • Esettanulmányok: anomália detektálás, chatbotok

Skálázhatóság és teljesítmény

  • A Milvus skálázása nagy adathalmazokhoz
  • Teljesítmény finomhangolás és optimalizálás
  • Monitorozás és karbantartás

A Milvus implementálása AI-ban

  • Vektor adatbázis megoldás fejlesztése
  • Áttekintés és visszajelzés

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek az adatbázisokról
  • Bevezető ismeretek az AI és a gépi tanulás fogalmaiba
  • Ismeret a programozás alapjaival, előnyösen Python nyelven

Közönség

  • Adattudósok
  • Szoftverfejlesztők
  • Gépi tanulás iránt érdeklődők
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák