コース概要

高次元データの入門

  • データの次元について理解する
  • AIと機械学習における重要性

ベクトルデータベースの基本

  • ベクトルデータベースとは何か?
  • 主な特徴と利点
  • ベクトルデータベースと従来のデータベースの違い

ベクトルデータの操作

  • ベクトルデータの種類
  • ベクトルの基本的な操作
  • ベクトルエンベディングの入門

インデックス化と検索

  • 単純なインデックス戦略
  • 基本的な類似性検索の実行
  • 類似性検索の使用例

ベクトルデータベースとAI

  • ベクトルデータベースがどのようにAIをサポートするか
  • ベクトルデータベースを使用した単純なAIアプリケーション
  • ベクトルデータベースの将来のトレンド

実践的な演習

  • 小さなベクトルデータベースの作成
  • ベクトルデータのインデックス化と検索
  • 実際のアプリケーションについて議論する

まとめと次なるステップ

要求

  • データベース原理に関する基本的な知識
  • 機械学習の事前経験は不要

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

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