Struttura del corso

Introduzione agli Vector Databases

  • Comprendere i database vettoriali
  • Il ruolo di Pinecone nelle applicazioni AI
  • Vantaggi rispetto ai tradizionali database

Ricerca Semantica con Pinecone

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

Ricerca di Prodotti e Multimodale

  • Tecniche per raccomandazioni accurate di prodotti
  • Combinazione dei dati testuali ed immagini per una ricerca complessiva
  • Studi di caso (ad esempio, applicazioni e-commerce)

Conversational AI e Generazione del Contenuto

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

Sicurezza e Personalizzazione

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

Scalabilità ed Ottimizzazione del Prestazioni

  • sfide nella scalabilità dei database vettoriali
  • L'architettura serverless di Pinecone per le prestazioni
  • Metriche per la monitorazione e l'ottimizzazione dei database vettoriali

Implementazione di Pinecone nell'AI

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

Riepilogo ed Esecuzione Successiva

Requisiti

  • Comprensione base dei database
  • Conoscenze di base sulle nozioni di intelligenza artificiale e machine learning
  • Familiarità con i concetti di programmazione

Pubblico mirato

  • Scienziati dei dati
  • Sviluppatori software
  • Appassionati di machine learning
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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