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コース概要

高次元データの基礎知識

  • データ次元数の概念解説
  • AIおよび機械学習における重要性

ベクターデータベースの基本概要

  • 何故「ベクターデータベース」が存在するのか?
  • 主な特徴とメリット
  • 従来型データベースとの比較

ベクターデータの取り扱い方

  • ベクターデータの各種カテゴリー
  • 基本演算操作の実践方法
  • ベクター埋め込み表現の基礎知識

インデックス作成と検索技術

  • 基本的な索引構築手法
  • 簡易類似性検索の実行手順
  • 類似性検索が有効活用される場面例

AI分野におけるベクターデータベース

  • AIシステム開発における支援機能
  • 実用化事例と応用例のご紹介
  • 今後の技術的発展予測情報

実践演習セッション

  • 小型ベクターデータベース構築例
  • データインデックス化および検索処理の体験
  • 現実世界における導入事例の討議

講座総括と今後の取り組み方針案内

要求

  • データベースの基本原理に関する知識
  • 機械学習の経験は必須ではありません

対象者

  • ソフトウェア開発者
  • データベース管理者
 14 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