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課程時長 14 時間：
課程簡介
引言
- 什麼是向量資料庫？
- 向量資料庫與傳統資料庫的比較
- 向量嵌入概覽
生成向量嵌入
- 從各種資料類型建立嵌入的技術
- 用於嵌入生成的工具與函式庫
- 確保嵌入品質與維度的最佳實踐
向量資料庫中的索引與檢索
- 向量資料庫的索引策略
- 建構與優化索引以提升效能
- 相似度搜尋演算法及其應用
機器學習 (ML) 中的向量資料庫
- 將向量資料庫整合至機器學習模型
- 解決向量資料庫與 ML 模型整合時的常見問題
- 應用案例：推薦系統、影像檢索、自然語言處理 (NLP)
- 個案研究：向量資料庫的成功實施案例
可擴展性與效能
- 向量資料庫擴展所面臨的挑戰
- 分佈式向量資料庫的技術
- 效能指標與監控
專案實作與個案研究
- 實作專案：建構向量資料庫解決方案
- 審查尖端研究與應用
- 小組簡報與回饋
總結與後續步驟
最低要求
- 具備資料庫與資料結構的基本知識
- 熟悉機器學習概念
- 具備程式語言使用經驗（建議為 Python）
受眾對象
- 數據科學家
- 機器學習工程師
- 軟體開發人員
- 資料庫管理員
