Introduction to Vector Databases Training Course

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές λογισμικού που επιθυμούν να μάθουν για το Milvus και τις πρακτικές του εφαρμογές σε διάφορα σενάρια τεχνητής νοημοσύνης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε την αρχιτεκτονική και τα χαρακτηριστικά του Milvus.
• Εφαρμογή διανυσματικών βάσεων δεδομένων σε διαφορετικές εφαρμογές AI.
• Εκτελέστε αναζητήσεις ομοιότητας με υψηλή ακρίβεια και ταχύτητα.
• Εφαρμόστε το Milvus σε πραγματικές προκλήσεις τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακός ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές λογισμικού από αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να εφαρμόζουν το Pinecone σε διάφορα σενάρια τεχνητής νοημοσύνης, από τη σημασιολογική αναζήτηση έως την εξατομίκευση.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε την αρχιτεκτονική και τα χαρακτηριστικά του Pinecone.
• Εφαρμογή διανυσματικών βάσεων δεδομένων σε διαφορετικές εφαρμογές AI.
• Εκτελέστε αναζητήσεις ομοιότητας με υψηλή ακρίβεια και ταχύτητα.
• Εφαρμόστε το Pinecone σε πραγματικές προκλήσεις τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου και μηχανικούς μηχανικής μάθησης που επιθυμούν να κατακτήσουν τη χρήση διανυσματικών βάσεων δεδομένων για επεκτάσιμες, υψηλής απόδοσης εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις αρχές των διανυσματικών βάσεων δεδομένων.
• Μάθετε τεχνικές για τη δημιουργία και τη διαχείριση διανυσματικών ενσωματώσεων.
• Εξερευνήστε στρατηγικές ευρετηρίασης για δεδομένα υψηλών διαστάσεων.
• Αναπτύξτε δεξιότητες για την εκτέλεση αποτελεσματικών αναζητήσεων ομοιότητας.
• Εφαρμόστε τη γνώση της διανυσματικής βάσης δεδομένων σε έργα μηχανικής μάθησης.