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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

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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