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Programa do Curso
Introdução
- O que são bases de dados vectoriais?
- Bases de dados vectoriais versus bases de dados tradicionais
- Descrição geral dos embeddings vectoriais
Geração de integrações vectoriais
- Técnicas para criar incorporações a partir de vários tipos de dados
- Ferramentas e bibliotecas para geração de embeddings
- Melhores práticas para a qualidade e dimensionalidade da incorporação
Indexação e recuperação em Databases vectoriais
- Estratégias de indexação para bases de dados vectoriais
- Construção e otimização de índices para desempenho
- Algoritmos de pesquisa por semelhança e suas aplicações
Vetor Databases em Machine Learning (ML)
- Integração de bases de dados vectoriais com modelos ML
- Resolução de problemas comuns na integração de bases de dados vectoriais com modelos de ML
- Casos de utilização: sistemas de recomendação, recuperação de imagens, PNL
- Estudos de casos: implementações bem sucedidas de bases de dados vectoriais
Scala Capacidade e desempenho
- Desafios no dimensionamento de bases de dados vectoriais
- Técnicas para bases de dados vectoriais distribuídas
- Métricas de desempenho e monitorização
Trabalho de projeto e estudos de casos
- Projeto prático: Implementação de uma solução de base de dados vetorial
- Revisão de investigação e aplicações de ponta
- Apresentações em grupo e feedback
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimentos básicos de bases de dados e estruturas de dados
- Familiaridade com conceitos de aprendizagem automática
- Experiência com uma linguagem de programação (de preferência Python)
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Engenheiros de aprendizagem automática
- Programadores de software
- Administradores Database
14 Horas
