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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
