Schulungsübersicht

Einführung in Vector Databases

  • Grundlagen von Vektor-Datenbanken
  • Wichtige Funktionen und Vorteile von Milvus
  • Vergleich mit traditionellen Datenbanken

Milvus einrichten

  • Installation und Konfiguration
  • Grundlegendes Verständnis der Komponenten und des Aufbaus von Milvus
  • Erstellen von Sammlungen und Partitionen

Datenindexierung und Management

  • Indexierungsstrategien in Milvus
  • Verwaltung und Optimierung von Vektor-Daten
  • Best Practices für Dateneingabe

Ähnlichkeits-Suche und -Rückgewinnung

  • Grundlagen der Ähnlichkeits-Suche
  • Implementierung von Suchoperationen in Milvus
  • Anwendungsbeispiele: Bild- und Videorückgewinnung, NLP

Milvus in Machine Learning (ML)

  • Integration von Milvus mit ML-Modellen
  • Erstellen von Empfehlungssystemen
  • Fallbeispiele: Anomalieerkennung, Chatbots

Skalierbarkeit und Performance

  • Skalierung von Milvus für große Datensätze
  • Performance-Anpassungen und -Optimierung
  • Überwachung und Wartung

Implementierung von Milvus in KI

  • Entwicklung einer Vektor-Datenbank-Lösung
  • Bewertung und Feedback

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Datenbanken
  • Einführende Kenntnisse zu KI und maschinellem Lernen
  • Vertrautheit mit Programmierkonzepten, vorzugsweise in Python

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler
  • Softwareentwickler
  • Begeisterte des maschinellen Lernens
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien