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Schulungsübersicht

Einführung in Vektorbanken

  • Verständnis von Vektorbanken
  • Schlüsselfunktionen und Vorteile von Milvus
  • Vergleich mit herkömmlichen Datenbanken

Einrichten von Milvus

  • Installation und Konfiguration
  • Verständnis der Komponenten und Architektur von Milvus
  • Erstellen von Collections und Partitionen

Datenindizierung und Verwaltung

  • Indexierungsstrategien in Milvus
  • Verwaltung und Optimierung von Vektordaten
  • Best Practices für die Datenaufnahme

Ähnlichkeitssuche und Retrieval

  • Grundlagen der Ähnlichkeitssuche
  • Implementierung von Suchoperationen in Milvus
  • Anwendungsfälle: Bild- und Videoabfrage, NLP

Milvus im Machine Learning (ML)

  • Integration von Milvus mit ML-Modellen
  • Aufbau von Empfehlungssystemen
  • Fallstudien: Anomalieerkennung, Chatbots

Skalierbarkeit und Leistung

  • Skalieren von Milvus für grosse Datensätze
  • Leistungsoptimierung und Tuning
  • Überwachung und Wartung

Implementierung von Milvus in KI

  • Entwicklung einer Vektorbank-Lösung
  • Review und Feedback

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Datenbanken
  • Einführendes Wissen über KI- und Machine-Learning-Konzepte
  • Vertrautheit mit Programmierkonzepten, vorzugsweise in Python

Zielgruppe

  • Data Scientists
  • Softwareentwickler
  • KI-Enthusiasten
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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