Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie

  • Czym są bazy danych wektorowych?
  • Bazy danych wektorowych a tradycyjne bazy danych
  • Przegląd osadzeń wektorowych

Generowanie Osadzeń Wektorowych

  • Techniki tworzenia osadzeń z różnych typów danych
  • Narzędzia i biblioteki do generowania osadzeń
  • Najlepsze praktyki dotyczące jakości i wymiarowości osadzeń

Indeksowanie i Pobieranie w Bazach Danych Wektorowych

  • Strategie indeksowania w bazach danych wektorowych
  • Budowanie i optymalizacja indeksów dla wydajności
  • Algorytmy wyszukiwania podobieństw i ich zastosowania

Bazy Danych Wektorowych w Uczeniu Maszynowym (ML)

  • Integracja baz danych wektorowych z modelami ML
  • Rozwiązywanie typowych problemów podczas integracji baz danych wektorowych z modelami ML
  • Przykłady zastosowań: systemy rekomendacyjne, wyszukiwanie obrazów, NLP
  • Studia przypadków: udane wdrożenia baz danych wektorowych

Skalowalność i Wydajność

  • Wyzwania w skalowaniu baz danych wektorowych
  • Techniki dotyczące rozproszonych baz danych wektorowych
  • Metryki wydajności i monitorowanie

Praca nad Projektami i Studia Przypadków

  • Praktyczny projekt: Implementacja rozwiązania z bazą danych wektorowych
  • Przegląd najnowszych badań i zastosowań
  • Prezentacje grupowe i informacje zwrotne

Podsumowanie i Kolejne Kroki

Wymagania

  • Podstawowa wiedza na temat baz danych i struktur danych
  • Znajomość koncepcji uczenia maszynowego
  • Doświadczenie w programowaniu (najlepiej w Pythonie)

Odbiorcy

  • Naukowcy zajmujący się danymi
  • Inżynierowie uczenia maszynowego
  • Programiści
  • Administratorzy baz danych
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie