コース概要

ベクトルデータベースの概要

  • ベクトルデータベースの理解
  • Milvus の主な特徴と利点
  • 伝統的なデータベースとの比較

Milvus のセットアップ

  • インストールと設定
  • Milvus のコンポーネントとアーキテクチャの理解
  • コレクションとパーティションの作成

データインデックスと管理

  • Milvus でのインデックス戦略
  • ベクトルデータの管理と最適化
  • データ取り込みのベストプラクティス

類似性検索とリトリーバル

  • 類似性検索の基礎
  • Milvus での検索操作の実装
  • 使用例:画像と動画のリトリーバル、NLP

機械学習(ML)における Milvus

  • ML モデルとの統合
  • 推薦システムの構築
  • 事例:異常検出、チャットボット

スケーラビリティとパフォーマンス

  • 大規模データセット向けの Milvus のスケーリング
  • パフォーマンス調整と最適化
  • 監視とメンテナンス

AI における Milvus の実装

  • ベクトルデータベースソリューションの開発
  • 検討とフィードバック

まとめと次回のステップ

要求

  • データベースに関する基本的な理解
  • AI と機械学習の概念に関する初級知識
  • プログラミング概念(特に Python)に馴染みがあること

対象者

  • データサイエンティスト
  • ソフトウェア開発者
  • 機械学習の愛好家
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー