Cursusaanbod

Inleiding

  • Wat zijn vector databases?
  • Vector databases versus traditionele databases
  • Overzicht van vector embeddings

Het genereren van Vector Embeddings

  • Technieken voor het maken van embeddings uit verschillende gegevenstypen
  • Tools en bibliotheken voor embedding generatie
  • Best practices voor embeddingkwaliteit en -dimensionaliteit

Indexeren en Ophalen in Vector Databases

  • Indexstrategieën voor vector databases
  • Indices bouwen en optimaliseren voor prestaties
  • Gelijkeniszoekalgoritmen en hun toepassingen

Vector Databases in Machine Learning (ML)

  • Vector databases integreren met ML-modellen
  • Problemen oplossen bij het integreren van vector databases met ML-modellen
  • Gebruiksvoorbeelden: aanbevelingssystemen, afbeeldingsophaling, NLP
  • Case studies: succesvolle implementaties van vector databases

Schaalbaarheid en Prestaties

  • Uitdagingen bij het schalen van vector databases
  • Technieken voor gedistribueerde vector databases
  • Prestatiemeting en monitoring

Projectwerk en Case Studies

  • Praktijkproject: Een vector database oplossing implementeren
  • Overzicht van snijrandonderzoek en toepassingen
  • Groepsvoorstellingen en feedback

Samenvatting en Volgende Stappen

Vereisten

  • Basiskennis van databases en gegevensstructuren
  • Vertrouwdheid met machine learning concepten
  • Ervaring met een programmeertaal (voorkeur voor Python)

Doelgroep

  • Datawetenschappers
  • Machine learning ingenieurs
  • Softwareontwikkelaars
  • Databasebeheerders
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën