Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Introductie
- Wat zijn vectordatabases?
- Vectordatabases versus traditionele databases
- Overzicht van vectorinbeddingen
Vectorinbeddingen genereren
- Technieken voor het maken van insluitingen van verschillende gegevenstypen
- Tools en bibliotheken voor het insluiten van generatie
- Best practices voor het inbedden van kwaliteit en dimensionaliteit
Indexeren en ophalen in vector Databases
- Indexeringsstrategieën voor vectordatabases
- Indexen bouwen en optimaliseren voor prestaties
- Zoekalgoritmen voor gelijkenissen en hun toepassingen
Vector Databases in Machine Learning (ML)
- Vectordatabases integreren met ML-modellen
- Veelvoorkomende problemen oplossen bij het integreren van vectordatabases met ML-modellen
- Gebruiksscenario's: aanbevelingssystemen, ophalen van afbeeldingen, NLP
- Casestudy's: succesvolle implementaties van vectordatabases
ScalaBillijkheid en prestaties
- Uitdagingen bij het schalen van vectordatabases
- Technieken voor gedistribueerde vectordatabases
- Prestatiestatistieken en monitoring
Projectwerk en casestudy's
- Hands-on project: Implementatie van een vectordatabase-oplossing
- Beoordeling van baanbrekend onderzoek en toepassingen
- Groepspresentaties en feedback
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Basiskennis van databases en datastructuren
- Bekendheid met machine learning-concepten
- Ervaring met een programmeertaal (bij voorkeur Python)
Audiëntie
- Datawetenschappers
- Ingenieurs voor machinaal leren
- Softwareontwikkelaars
- Database Beheerders
14 Uren
