Kursplan

Introduktion till Vector Databases

  • Förståelse för vektordatabaser
  • Nyckelfunktioner och fördelar med Milvus
  • Jämförelse med traditionella databaser

Installation av Milvus

  • Installation och konfiguration
  • Förståelse för Milvus-komponenter och arkitektur
  • Skapa samlingar och partitioner

Dataindexering och Management

  • Indexeringsstrategier i Milvus
  • Hantering och optimering av vektordata
  • Bäst praxis för datainmatning

Likhetssökning och hämtning

  • Grunderna i likhetssökning
  • Implementering av sökoperationer i Milvus
  • Användningsområden: bild- och videohämtning, NLP

Milvus i Machine Learning (ML)

  • Integration av Milvus med ML-modeller
  • Byggande av rekommendationssystem
  • Fallstudier: avvikelsedetektion, chatbots

Skalbarhet och prestanda

  • Skalning av Milvus för stora datamängder
  • Prestandajustering och optimering
  • Övervakning och underhåll

Implementering av Milvus i AI

  • Utveckling av en vektordatabaslösning
  • Granskning och feedback

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande förståelse för databaser
  • Introduktionskunskap om AI och maskininlärningsbegrepp
  • Kännedom om programmeringskoncept, helst i Python

Målgrupp

  • Datavetare
  • Programutvecklare
  • Maskininlärningsentusiaster
 21 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier