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期間 14 時間
コース概要
高次元データ入門
- データ次元の理解
- AIおよび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
- 主な特徴および利点
- ベクトルデータベースと従来のデータベースの比較
ベクトルデータとの取り扱い
- ベクトルデータの種類
- ベクトルに対する基本操作
- ベクトル埋め込み(Embeddings)の紹介
インデックス作成および検索
- シンプルなインデックス戦略
- 基本類似度検索の実行
- 類似度検索の使用事例
ベクトルデータベースとAI
- ベクトルデータベースによるAI支援の仕組み
- ベクトルデータベースを用いたシンプルなAIアプリケーション
- ベクトルデータベースの将来トレンド
実践演習
- 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作成および検索
- 実世界における応用事例の議論
まとめおよび次のステップ
要求
- データベース原理に関する知識
- 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