Kurzusleírás

Bevezetés a Vector Databases-be

  • Vektoradatbázisok megértése
  • Pinecone szerepkörei az AI alkalmazásokban
  • Hagyományos adatbázisok felett nyújtott előnyök

Szemantikus keresés Pinecone-nal

  • A szemantikus keresés elvei
  • Pinecone beállítása szövegalapú keresésekre
  • Keresési eredmények javítása vektor betárcsalással

Termék- és többmodális keresés

  • Pontos termékajánlatok technikái
  • Szöveg és képadatok kombinálása teljes kereséshez
  • Események (pl. elektronikus kereskedelem alkalmazások)

Conversational AI és tartalomgenerálás

  • Chatbotok javítása vektor kereséssel
  • Vektoradatbázisok szöveg és képgenerálásban
  • Egyszerű kérdés-válasz bot építése

Biztonság és személyreszabás

  • Vektoradatbázisok anomáliák és csalások felismerésében
  • Felhasználói élmények személyreszabása vektoradatokkal
  • Személyreszabás médiaplatformokon

Skálázhatóság és teljesítményoptimalizálás

  • Vektoradatbázisok skálázhatósági kihívások
  • Pinecone szerver nélküli architektúrája a teljesítményhez
  • Metrikák a vektoradatbázisok figyeléséhez és optimalizálásához

Pinecone implementálása az AI-ban

  • Vektoradatbázis-megoldás fejlesztése
  • Szemle és visszajelzés

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Adatokbázisok alapvető ismerete
  • Műszaki intelligencia és gépelméleti fogalmak bevezető ismerete
  • Programozási fogalmak ismerete

Célközönség

  • Adat tudósok
  • Szoftverfejlesztők
  • Gépelméleti rajongók
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák