Struttura del corso

Introduzione ai Database Vettoriali

  • Comprensione dei database vettoriali
  • Il ruolo di Pinecone nelle applicazioni AI
  • Vantaggi rispetto ai database tradizionali

Ricerca Semantica con Pinecone

  • Principi della ricerca semantica
  • Configurazione di Pinecone per ricerche basate su testo
  • Miglioramento dei risultati di ricerca con embedding vettoriali

Ricerca di Prodotti e Multimodale

  • Tecniche per accurate raccomandazioni di prodotti
  • Combinazione di dati testuali e visivi per ricerche comprehensive
  • Case studies (es. applicazioni di e-commerce)

Intelligenza Artificiale Conversazionale e Generazione di Contenuti

  • Miglioramento dei chatbot con ricerca vettoriale
  • Database vettoriali nella generazione di testo e immagini
  • Creazione di un bot Q&A semplice

Sicurezza e Personalizzazione

  • Database vettoriali nella rilevazione di anomalie e frodi
  • Personalizzazione delle esperienze utente con dati vettoriali
  • Personalizzazione in piattaforme multimediali

Scalabilità e Ottimizzazione delle Prestazioni

  • Sfide nella scalabilità dei database vettoriali
  • Architettura serverless di Pinecone per le prestazioni
  • Metriche per il monitoraggio e l'ottimizzazione dei database vettoriali

Implementazione di Pinecone in AI

  • Sviluppo di una soluzione di database vettoriale
  • Revisione e feedback

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Conoscenza di base dei database
  • Nozioni introduttive di intelligenza artificiale e concetti di machine learning
  • Familiarità con i concetti di programmazione

Pubblico Obiettivo

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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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