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Plan du cours

Introduction aux bases de données vectorielles

  • Comprendre les bases de données vectorielles
  • Le rôle de Pinecone dans les applications d'IA
  • Avantages par rapport aux bases de données traditionnelles

Recherche sémantique avec Pinecone

  • Principes de la recherche sémantique
  • Configuration de Pinecone pour les recherches textuelles
  • Amélioration des résultats de recherche grâce aux vecteurs d'encodage (embeddings)

Recherche de produits et recherche multimodale

  • Techniques pour des recommandations de produits précises
  • Combinaison des données textuelles et image pour une recherche complète
  • Études de cas (par exemple, applications e-commerce)

IA conversationnelle et génération de contenu

  • Amélioration des chatbots grâce à la recherche par vecteurs
  • Bases de données vectorielles dans la génération de texte et d'images
  • Réalisation d'un simple bot de questions-réponses

Sécurité et personnalisation

  • Bases de données vectorielles pour la détection d'anomalies et de fraudes
  • Personnalisation de l'expérience utilisateur grâce aux données vectorielles
  • Personnalisation sur les plateformes média

Évolutivité et optimisation des performances

  • Défis liés à l'évolutivité des bases de données vectorielles
  • Architecture serverless de Pinecone pour la performance
  • Indicateurs pour le suivi et l'optimisation des bases de données vectorielles

Implémentation de Pinecone dans l'IA

  • Développement d'une solution de base de données vectorielle
  • Revue et retour d'expérience

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des bases de données
  • Connaissances introductives sur les concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Familiarité avec les concepts de programmation

Audience cible

  • Data scientists
  • Développeurs logiciels
  • Passionnés d'apprentissage automatique
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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