Εισαγωγή στις Διανυσματικές Βάσεις Δεδομένων Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές λογισμικού αρχάριου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν για τη Milvus και τις πρακτικές εφαρμογές της σε διάφορα σενάρια τεχνητής νοημοσύνης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν την αρχιτεκτονική και τα χαρακτηριστικά της Milvus.
• Να υλοποιούν βάσεις δεδομένων διανυσμάτων σε διαφορετικές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.
• Να εκτελούν αναζητήσεις ομοιότητας με υψηλή ακρίβεια και ταχύτητα.
• Να εφαρμόζουν τη Milvus σε πραγματικές προκλήσεις τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές λογισμικού αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να εφαρμόζουν το Pinecone σε διάφορα σενάρια Τεχνητής Νοημοσύνης, από τη σημασιολογική αναζήτηση έως την εξατομίκευση.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν την αρχιτεκτονική και τα χαρακτηριστικά του Pinecone.
• Υλοποιούν διανυσματικές βάσεις δεδομένων σε διαφορετικές εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Πραγματοποιούν αναζητήσεις ομοιότητας με υψηλή ακρίβεια και ταχύτητα.
• Εφαρμόζουν το Pinecone σε πραγματικές προκλήσεις Τεχνητής Νοημοσύνης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή στην Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς μηχανικής μάθησης μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εξοικειωθούν με τη χρήση διανυσματικών βάσεων δεδομένων για κλιμακούμενες, υψηλής απόδοσης εφαρμογές ΤΝ.

Με το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τις αρχές των διανυσματικών βάσεων δεδομένων.
• Μάθουν τεχνικές για τη δημιουργία και διαχείριση διανυσματικών αναπαραστάσεων.
• Διερευνήσουν στρατηγικές ευρετηρίασης για υψηλοδιάστατα δεδομένα.
• Αναπτύξουν δεξιότητες για την εκτέλεση αποτελεσματικών αναζητήσεων ομοιότητας.
• Εφαρμόσουν γνώσεις διανυσματικών βάσεων δεδομένων σε έργα μηχανικής μάθησης.