Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
Εισαγωγή στο Vector Databases
- Κατανόηση διανυσματικών βάσεων δεδομένων
- Βασικά χαρακτηριστικά και πλεονεκτήματα του Milvus
- Σύγκριση με παραδοσιακές βάσεις δεδομένων
Ρύθμιση του Milvus
- Εγκατάσταση και διαμόρφωση
- Κατανόηση στοιχείων και αρχιτεκτονικής Milvus
- Δημιουργία συλλογών και κατατμήσεων
Ευρετηρίαση δεδομένων και Management
- Στρατηγικές ευρετηρίασης στο Milvus
- Διαχείριση και βελτιστοποίηση διανυσματικών δεδομένων
- Βέλτιστες πρακτικές για την απορρόφηση δεδομένων
Ομοιότητα Search και Ανάκτηση
- Βασικές αρχές αναζήτησης ομοιότητας
- Υλοποίηση επιχειρήσεων αναζήτησης στο Milvus
- Περιπτώσεις χρήσης: ανάκτηση εικόνας και βίντεο, NLP
Milvus στο Machine Learning (ML)
- Ενσωμάτωση Milvus με μοντέλα ML
- Συστήματα σύστασης κτιρίων
- Μελέτες περίπτωσης: ανίχνευση ανωμαλιών, chatbots
Scalaικανότητα και απόδοση
- Κλιμάκωση Milvus για μεγάλα σύνολα δεδομένων
- Ρύθμιση απόδοσης και βελτιστοποίηση
- Παρακολούθηση και συντήρηση
Εφαρμογή του Milvus στο AI
- Ανάπτυξη μιας λύσης διανυσματικής βάσης δεδομένων
- Αναθεώρηση και σχόλια
Περίληψη και Επόμενα Βήματα
Requirements
- Βασική κατανόηση των βάσεων δεδομένων
- Εισαγωγική γνώση της τεχνητής νοημοσύνης και των εννοιών μηχανικής μάθησης
- Εξοικείωση με τις έννοιες προγραμματισμού, κατά προτίμηση στο Python
Ακροατήριο
- Επιστήμονες δεδομένων
- προγραμματιστές λογισμικού
- Λάτρεις της μηχανικής μάθησης
21 Hours