課程簡介

簡介

  • 什麼是向量數據庫?
  • 向量數據庫與傳統數據庫的對比。
  • 向量嵌入概述。

生成向量嵌入

  • 從多種數據類型創建嵌入的技術。
  • 生成嵌入的工具和庫。
  • 嵌入質量和維度的最佳實踐。

向量數據庫的索引與檢索

  • 向量數據庫的索引策略。
  • 構建和優化索引以提高性能。
  • 相似性搜索算法及其應用。

向量數據庫在機器學習中的應用

  • 將向量數據庫與機器學習模型集成。
  • 解決向量數據庫與機器學習模型集成中的常見問題。
  • 用例:推薦系統、圖像檢索、自然語言處理。
  • 案例研究:向量數據庫的成功實施。

可擴展性與性能

  • 向量數據庫擴展中的挑戰。
  • 分佈式向量數據庫的技術。
  • 性能指標與監控。

項目工作與案例研究

  • 動手項目:實現一個向量數據庫解決方案。
  • 前沿研究與應用的回顧。
  • 小組展示與反饋。

總結與下一步

最低要求

  • 具備數據庫和數據結構的基礎知識。
  • 熟悉機器學習概念。
  • 具備編程語言經驗(建議使用Python)。

受衆

  • 數據科學家。
  • 機器學習工程師。
  • 軟件開發人員。
  • 數據庫管理員。
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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