Schulungsübersicht

Einführung in Vektordatenbanken

  • Grundlegendes Verständnis von Vektordatenbanken
  • Wesentliche Merkmale und Vorteile von Milvus
  • Vergleich mit traditionellen Datenbanken

Einrichtung von Milvus

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

Datenindizierung und Verwaltung

  • Indizierungsstrategien in Milvus
  • Verwalten und Optimieren von Vektordaten
  • Best Practices für Datenimport

Ähnlichkeitssuche und -abruf

  • Grundlagen der Ähnlichkeitssuche
  • Implementierung von Suchoperationen in Milvus
  • Anwendungsfälle: Bild- und Videounternehmung, NLP (Natural Language Processing)

Milvus im maschinellen Lernen (ML)

  • Integration von Milvus in ML-Modelle
  • Entwicklung von Empfehlungssystemen
  • Fallstudien: Abweichungserkennung, Chatbots

Skalierbarkeit und Leistung

  • Skalierung von Milvus für große Datensätze
  • Leistungssteigerung und Optimierung
  • Überwachung und Wartung

Implementierung von Milvus in KI

  • Entwicklung einer Vektordatenbanklösung
  • Überprüfung und Feedback

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis von Datenbanken
  • Einführungswissen über KI und maschinelles Lernen
  • Kenntnisse in Programmierkonzepten, vorzugsweise in Python

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler
  • Softwareentwickler
  • KI- und maschinelles-Lernen-Enthusiasten
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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