Plan Szkolenia

Wprowadzenie do baz danych wektorowych

  • Zrozumienie baz danych wektorowych
  • Kluczowe funkcje i korzyści Milvusa
  • Porównanie z tradycyjnymi bazami danych

Konfiguracja Milvusa

  • Instalacja i konfiguracja
  • Zrozumienie komponentów i architektury Milvusa
  • Tworzenie kolekcji i partycji

Indeksowanie i zarządzanie danymi

  • Strategie indeksowania w Milvusie
  • Zarządzanie i optymalizacja danych wektorowych
  • Najlepsze praktyki w obszarze ładowania danych

Wyszukiwanie i pobieranie podobieństw

  • Podstawy wyszukiwania podobieństw
  • Implementacja operacji wyszukiwania w Milvusie
  • Przypadki zastosowania: pobieranie obrazów i filmów, NLP

Milvus w uczeniu maszynowym (ML)

  • Integracja Milvusa z modelami ML
  • Tworzenie systemów rekomendacji
  • Studia przypadków: wykrywanie anomalii, chatboty

Skalowalność i wydajność

  • Skalowanie Milvusa dla dużych zestawów danych
  • Tuning i optymalizacja wydajności
  • Monitorowanie i utrzymanie

Implementacja Milvusa w AI

  • Tworzenie rozwiązania z bazą danych wektorowej
  • Przegląd i opinie

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa znajomość baz danych
  • Wstępne znajomość koncepcji AI i uczenia maszynowego
  • Znajomość podstaw programowania, wola preferowane w Pythonie

Grupa docelowa

  • Data scientists
  • Programiści
  • Enthusiasts uczenia maszynowego
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie