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期間 21 時間
コース概要
ベクトルデータベースの入門
- ベクトルデータベースの理解
- PineconeがAIアプリケーションにおいて果たす役割
- 従来のデータベースと比較した場合の利点
Pineconeによるセマンティック検索
- セマンティック検索の原理
- テキストベースの検索向けにPineconeを設定する
- ベクトル埋め込みによる検索結果の向上
製品検索とマルチモーダル検索
- 正確な製品推荐のためのテクニック
- 包括的な検索のためにテキストとイメージデータを組み合わせる
- ケーススタディ(例:ECアプリケーション)
会話型AIとコンテンツ生成
- ベクトル検索によるチャットボットの改善
- テキストおよびイメージ生成におけるベクトルデータベース
- シンプルなQ&Aボットの構築
セキュリティとパーソナライゼーション
- 異常検知および不正検知におけるベクトルデータベース
- ベクトルデータによるユーザー体験のパーソナライゼーション
- メディアプラットフォームにおけるパーソナライゼーション
スケーラビリティとパフォーマンス最適化
- ベクトルデータベースのスケーリングにおける課題
- パフォーマンスのためのPineconeのサーバーレスアーキテクチャ
- ベクトルデータベースの監視と最適化のためのメトリクス
AIにおけるPineconeの実装
- ベクトルデータベースソリューションの開発
- レビューとフィードバック
要求
- データベースの基礎的な理解
- AIおよび機械学習の概念に関する入門的な知識
- プログラミング概念の習熟
対象者
- データサイエンティスト
- ソフトウェア開発者
- 機械学習愛好者