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Struttura del corso
Introduzione ai dati ad alta dimensionalità
- Comprensione delle dimensioni dei dati
- L’importanza nei contesti di intelligenza artificiale e machine learning
Nozioni fondamentali sui database vettoriali
- Cosa sono i database vettoriali?
- Caratteristiche principali e vantaggi offerti
- Database vettoriali confrontati con quelli tradizionali
Lavorare con i dati vettoriali
- I tipi di dati vettoriali esistenti
- Operazioni di base sui vettori
- Introduzione alle rappresentazioni vettoriali (embedding)
Indicizzazione e ricerca nei database vettoriali
- Strategie semplici per l’indicizzazione dei dati
- Esecuzione di ricerche basate sulla somiglianza
- Ambiti d’impiego delle ricerche per somiglianza<\/li>
I database vettoriali nell’ecosistema dell’intelligenza artificiale
- In che modo i database vettoriali supportano lo sviluppo di sistemi AI
- Applicazioni pratiche basate su questi archivi nei contesti AI
- Tendenze future relative ai database vettoriali
Esercizi pratici
- Creazione di un piccolo database vettoriale
- Indicizzazione e interrogazione di dati vettoriali
- Analisi dei loro impieghi reali in diversi settori
Riepilogo e prossimi passi da compiere
Requisiti
- Conoscenza di base dei principi relativi ai database
- Nessuna esperienza pregressa in machine learning è richiesta
Destinatari del corso
- Sviluppatori software
- Amministratori di database
14 ore
