Kurzusleírás

Vektorközi adatbázisok bevezetése

  • A vektorközi adatbázisok megértése
  • Pinecone szerepe az AI alkalmazásokban
  • Jellemzők és előnyök a hagyományos adatbázisok felett

Szemantikus keresés Pineconéval

  • A szemantikus keresés alapjai
  • Pinecone beállítása szöveges keresésekhez
  • Keresési eredmények javítása vektormutatókkal

Termék és többmódos keresés

  • Pontos terméajánlatok elérésének technikái
  • Szöveg- és képadat kombinálása teljes körű keresés érdekében
  • Esetenkénti tanulmányok (pl. e-kommersz alkalmazások)

Konverzatív AI és tartalomgenerálás

  • Chatbotok javítása vektorkereséssel
  • Vektormutatók szöveg- és képgenerálásban
  • Egy egyszerű Q&A bot létrehozása

Biztonság és személyre szabott megoldások

  • Anomália- és csalásészlelés vektormutatókkal
  • Vektoradatokkal történő felhasználói élmény személyre szabása
  • Személyre szabott megoldások média platformokon

Skálázhatóság és teljesítmény optimalizálás

  • Kihívások a vektormutatók adatbázisainak skálázása során
  • Pinecone szerver nélküli architektúrája a teljesítmény érdekében
  • Vektormutatók adatbázisainak monitorozására és optimalizálására vonatkozó metrikák

Pinecone alkalmazása az AI-ban

  • Vektormutatók adatbázis megoldás fejlesztése
  • Áttekintés és visszajelzés

Összefoglaló és a következő lépések

Követelmények

  • Adatbázisok alapvető ismeretei
  • AI és gépi tanulás alapvető fogalmai
  • Programozási konceptek ismeretei

Célcsoport

  • Elemtudományos munkatársok
  • Szoftverfejlesztők
  • Gépi tanulás entuziasták
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák