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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

Nombre de participants


Prix par participant

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