Đề cương khóa học

Giới thiệu

  • Vector databases là gì?
  • So sánh giữa vector databases và truyền thống databases
  • Tổng quan về vector embeddings

Tạo Vector Embeddings

  • Các kỹ thuật để tạo ra embeddings từ nhiều loại dữ liệu khác nhau
  • Công cụ và thư viện cho việc tạo embeddings
  • Cách thực hành tốt nhất về chất lượng và độ phức tạp của embeddings

索引和检索在 Vector Databases

  • 向量数据库的索引策略
  • 构建和优化性能指标
  • 相似性搜索算法及其应用

Vector Databases在Machine Learning(ML)中

  • 将向量数据库与机器学习模型集成
  • 集成向量数据库和机器学习模型时解决常见问题
  • 应用实例:推荐系统、图像检索、自然语言处理
  • 案例研究:成功实施的向量数据库

可扩展性和性能

  • 扩展向量数据库面临的挑战
  • 分布式向量数据库技术
  • 性能指标和监控

项目工作和案例研究

  • 实践项目:实现一个向量数据库解决方案
  • 审查前沿研究和应用
  • 小组展示和反馈

总结与下一步行动

Requirements

  • Kiến thức cơ bản về cơ sở dữ liệu và cấu trúc dữ liệu
  • Thành thạo các khái niệm về học máy
  • Kinh nghiệm sử dụng một ngôn ngữ lập trình (ưu tiên Python)

Đối tượng tham gia

  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Người phát triển công nghệ học máy
  • Nhà phát triển phần mềm
  • Quản trị viên Database
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories