Cursusaanbod

Inleiding

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

Genereren van Vector Embeddings

  • Technieken voor het creëren van embeddings uit verschillende datatypen
  • Gereedschappen en bibliotheken voor embeddinggeneratie
  • Best practices voor embeddingkwaliteit en dimensionaliteit

Indexering en Ophalen in Vector Databases

  • Indexeringstrategieën voor vector databases
  • Bouwen en optimaliseren van indices voor prestaties
  • Algorithmen voor vergelijkingszoeken en hun toepassingen

Vector Databases in Machine Learning (ML)

  • Integratie van vector databases met ML-modellen
  • Oplossen van veelvoorkomende problemen bij integratie van vector databases met ML-modellen
  • Toepassingsgebieden: aanbevelingssystemen, afbeeldingsophalen, NLP
  • Casusstudies: succesvolle implementaties van vector databases

Schaalbaarheid en Prestatie

  • Uitdagingen bij het schalen van vector databases
  • Technieken voor gedistribueerde vector databases
  • Prestatie-metrieken en monitoring

Projectwerk en Casusstudies

  • Hands-on project: implementatie van een vector database-oplossing
  • Beoordeling van vooruitstrevend onderzoek en toepassingen
  • Groepspresentaties en feedback

Samenvatting en Volgende Stappen

Vereisten

  • Basiskennis van databases en datastructuren
  • Kennis van machine learning concepten
  • Ervaring met een programmeertaal (voor het beste Python)

Doelgroep

  • Datawetenschappers
  • Machine learning engineers
  • Softwareontwikkelaars
  • Database beheerders
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën