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Plan du cours
Introduction aux bases de données vectorielles
- Compréhension des bases de données vectorielles
- Fonctionnalités et avantages clés de Milvus
- Comparaison avec les bases de données traditionnelles
Configuration de Milvus
- Installation et configuration
- Comprendre les composants et l'architecture de Milvus
- Création de collections et de partitions
Indexation et gestion des données
- Stratégies d'indexation dans Milvus
- Gestion et optimisation des données vectorielles
- Bonnes pratiques pour l'ingestion des données
Recherche par similarité et récupération
- Fondamentaux de la recherche par similarité
- Mise en œuvre des opérations de recherche dans Milvus
- Cas d'utilisation : récupération d'images et de vidéos, traitement du langage naturel (NLP)
Milvus dans l'apprentissage automatique (ML)
- Intégration de Milvus avec des modèles de ML
- Construction de systèmes de recommandation
- Études de cas : détection d'anomalies, chatbots
Évolutivité et performance
- Mise à l'échelle de Milvus pour de grands ensembles de données
- Réglage des performances et optimisation
- Surveillance et maintenance
Implémentation de Milvus dans l'IA
- Développement d'une solution de base de données vectorielle
- Revue et retours d'expérience
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des bases de données
- Connaissances introductives des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Familiarité avec les concepts de programmation, idéalement en Python
Public visé
- Data scientists
- Développeurs logiciels
- Passionnés d'apprentissage automatique
21 Heures
