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Plan du cours

Introduction

  • Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle ?
  • Bases de données vectorielles vs bases de données traditionnelles
  • Aperçu des embeddings vectoriels

Génération d'embeddings vectoriels

  • Techniques de création d'embeddings à partir de différents types de données
  • Outils et bibliothèques pour la génération d'embeddings
  • Bonnes pratiques pour la qualité et la dimensionnalité des embeddings

Indexation et récupération dans les bases de données vectorielles

  • Stratégies d'indexation pour les bases de données vectorielles
  • Création et optimisation des indices pour la performance
  • Algorithmes de recherche de similarité et leurs applications

Bases de données vectorielles dans l'apprentissage automatique (ML)

  • Intégration des bases de données vectorielles avec les modèles ML
  • Résolution des problèmes courants lors de l'intégration des bases de données vectorielles avec les modèles ML
  • Cas d'utilisation : systèmes de recommandation, récupération d'images, TALN
  • Études de cas : implémentations réussies de bases de données vectorielles

Évolutivité et performance

  • Défis liés à l'évolutivité des bases de données vectorielles
  • Techniques pour les bases de données vectorielles distribuées
  • Métriques de performance et surveillance

Travail de projet et études de cas

  • Projet pratique : implémentation d'une solution de base de données vectorielle
  • Revue de la recherche et des applications de pointe
  • Présentations de groupe et retours

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance de base des bases de données et des structures de données
  • Familiarité avec les concepts de l'apprentissage automatique
  • Expérience avec un langage de programmation (de préférence Python)

Public cible

  • Data scientists
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Développeurs de logiciels
  • Administrateurs de bases de données
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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