Cursusaanbod

Inleiding tot Vector Databases

  • Begrijpen van vector databases
  • De rol van Pinecone in AI-toepassingen
  • Voordelen ten opzichte van traditionele databases

Semantisch zoeken met Pinecone

  • Principes van semantisch zoeken
  • Pinecone instellen voor tekstgebaseerde zoekopdrachten
  • Zoekresultaten verbeteren met vector embedding

Product- en multimodale zoekopdrachten

  • Technieken voor nauwkeurige productaanbevelingen
  • Tekst- en beeldgegevens combineren voor een uitgebreide zoekopdracht
  • Case studies (bijvoorbeeld e-commerce-toepassingen)

Conversational AI en contentgeneratie

  • Chatbots verbeteren met vectorzoekopdrachten
  • Vector databases in tekst- en beeldgeneratie
  • Een eenvoudige vraag-en-antwoordbot bouwen

Beveiliging en personalisatie

  • Vector databases in het opsporen van afwijkingen en fraude
  • Gebruikerservaringen personaliseren met vectorgegevens
  • Personalisatie op mediaplatforms

Schaalbaarheid en prestatieoptimalisatie

  • Uitdagingen bij het schalen van vector databases
  • Pinecone's serverloze architectuur voor prestaties
  • Metrieken voor het monitoren en optimaliseren van vector databases

Pinecone implementeren in AI

  • Een vector database-oplossing ontwikkelen
  • Beoordeling en feedback

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Basiskennis van databases
  • Inleidende kennis van AI en machine learning concepten
  • Vertrouwdheid met programmeerkoncepten

Publiek

  • Datawetenschappers
  • Softwareontwikkelaars
  • Machine learning enthousiasten
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën