Struttura del corso

Introduzione ai Database Vettoriali

  • Comprendere i database vettoriali
  • Caratteristiche e benefici principali di Milvus
  • Confronto con i database tradizionali

Configurazione di Milvus

  • Installazione e configurazione
  • Comprendere i componenti e l'architettura di Milvus
  • Creare collezioni e partizioni

Indicizzazione e Gestione dei Dati

  • Strategie di indicizzazione in Milvus
  • Gestire e ottimizzare i dati vettoriali
  • Best practices per l'ingestione dei dati

Ricerca e Recupero di Similarità

  • Fondamenti della ricerca di similarità
  • Implementare operazioni di ricerca in Milvus
  • Caso d'uso: recupero di immagini e video, NLP

Milvus nel Machine Learning (ML)

  • Integrare Milvus con modelli ML
  • Costruire sistemi di raccomandazione
  • Studi di caso: rilevamento di anomalie, chatbot

Scalabilità e Prestazioni

  • Scalare Milvus per grandi set di dati
  • Ottimizzazione delle prestazioni e tuning
  • Monitoraggio e manutenzione

Implementare Milvus in AI

  • Sviluppare una soluzione di database vettoriale
  • Revisione e feedback

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Comprensione di base dei database
  • Conoscenza introduttiva di concetti di AI e machine learning
  • Familiarità con i concetti di programmazione, preferibilmente in Python

Pubblico Obiettivo

  • Data scientists
  • Sviluppatori software
  • Appassionati di machine learning
 21 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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