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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
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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