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Struttura del corso
Introduzione ai database vettoriali
- Concetti fondamentali sui database vettoriali
- Caratteristiche distintive e vantaggi di Milvus
- Confronto con i database tradizionali
Configurazione iniziale di Milvus
- Installazione e impostazioni preliminari
- Analisi dei componenti fondamentali e dell’architettura generale di Milvus
- Creazione di collezioni e partizioni dati
Indicizzazione e gestione dei dati vettoriali
- Strategie di indicizzazione adottate da Milvus
- Gestione ottimizzata e manutenzione dei dati vettoriali
- Linee guida per un inserimento efficace dei dati
Ricerca e recupero basati sulla similitudine
- Principi base delle ricerche per similitudine
- Implementazione pratica di operazioni di ricerca in Milvus
- Applicazioni tipiche: recupero di immagini e video, elaborazione del linguaggio naturale
Integrazione di Milvus nel machine learning (ML)
- Collegamento diretto tra Milvus e modelli di machine learning
- Sviluppo di sistemi di raccomandazione basati su vettori
- Casi d’uso reali: rilevamento di anomalie, chatbot intelligenti
Scalabilità e prestazioni del sistema
- Adattamento di Milvus a dataset di grandi dimensioni
- Tecniche per ottimizzare le prestazioni e la velocità d’esecuzione
- Monitoraggio continuo e manutenzione operativa
Realizzazione di una soluzione AI basata su Milvus
- Progettazione e sviluppo di un sistema che sfrutti il database vettoriale
- Analisi critica del lavoro svolto e indicazioni per il miglioramento
Sintesi finale e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza di base dei database
- Nozioni introduttive sui concetti fondamentali dell’intelligenza artificiale e del machine learning
- Familiarità con i principali paradigmi di programmazione, preferibilmente in Python
Destinatari del corso
- Data scientist
- Sviluppatori software
- Appassionati di machine learning
21 ore
