Đề cương khóa học

Giới thiệu về Cơ Sở Dữ Liệu Vector

  • Hiểu cơ sở dữ liệu vector
  • Vai trò của Pinecone trong các ứng dụng AI
  • Lợi ích so với các cơ sở dữ liệu truyền thống

Tìm Kiếm Ngữ Nghĩa với Pinecone

  • Nguyên tắc của tìm kiếm ngữ nghĩa
  • Cài đặt Pinecone cho các cuộc tìm kiếm dựa trên văn bản
  • Nâng cao kết quả tìm kiếm bằng cách sử dụng vector embeddings

Tìm Kiếm Sản Phẩm và Đa Chế Độ

  • Kỹ thuật để đề xuất sản phẩm chính xác
  • Kết hợp dữ liệu văn bản và hình ảnh cho tìm kiếm toàn diện
  • Các trường hợp nghiên cứu (ví dụ: ứng dụng thương mại điện tử)

AI Hỗ Trợ Đòi Hỏi và Tạo Nội Dung

  • Cải thiện chatbots với tìm kiếm vector
  • Cơ sở dữ liệu vector trong việc tạo văn bản và hình ảnh
  • Xây dựng một bot Q&A đơn giản

Bảo Mật và Cá Nhân Hóa

  • Cơ sở dữ liệu vector trong phát hiện dị thường và gian lận
  • Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng với dữ liệu vector
  • Cá nhân hóa trên các nền tảng truyền thông

Tính Năng Mở Rộng và Tối Ưu Hóa Hiệu Suất

  • Thách thức trong việc mở rộng cơ sở dữ liệu vector
  • Kiến trúc không máy chủ của Pinecone để tối ưu hóa hiệu suất
  • Các chỉ số để theo dõi và tối ưu hóa cơ sở dữ liệu vector

Thực Hiện Pinecone trong AI

  • Phát triển giải pháp cơ sở dữ liệu vector
  • Xem xét và phản hồi

Tóm Tắt và Bước Kế Tiếp

Yêu cầu

  • Hiểu cơ bản về cơ sở dữ liệu
  • Kiến thức sơ bộ về AI và các khái niệm học máy
  • Thuộc các khái niệm lập trình

Đối Tượng

  • Khoa học dữ liệu
  • Lập trình viên phần mềm
  • Người yêu thích học máy
 21 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan