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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