コース概要

ベクトルデータベースの紹介

  • ベクトルデータベースの理解
  • AIアプリケーションにおけるPineconeの役割
  • 伝統的なデータベースとの比較上の利点

Pineconeを使用した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を設定するためのPineconeの使用方法
  • ベクトルエンベッディングを使用して検索結果を向上させる

商品およびマルチモーダル検索

  • 精密な商品推奨のためのテクニック
  • テキストと画像データを組み合わせて包括的な検索を行う
  • ケーススタディ(例:ECアプリケーション)

対話型AIとコンテンツ生成

  • ベクトル検索を使用したチャットボットの改善
  • テキストおよび画像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

  • 異常検出および不正検知におけるベクトルデータベースの活用
  • ベクトルデータを使用した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での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
  • 高性能を実現する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指標

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
  • 検討とフィードバック

まとめと次なるステップ

要求

  • データベースの基本的な理解
  • AIと機械学習概念の初歩的知識
  • プログラミング概念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
  • 機械学習愛好家
 21 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー