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Schulungsübersicht

Einführung in Vektordatenbanken

  • Verständnis von Vektordatenbanken
  • Schlüsselmerkmale und Vorteile von Milvus
  • Vergleich mit herkömmlichen Datenbanken

Einrichtung von Milvus

  • Installation und Konfiguration
  • Verständnis der Komponenten und Architektur von Milvus
  • Erstellen von Collections und Partitions

Datenindizierung und -verwaltung

  • Indexierungsstrategien in Milvus
  • Verwaltung und Optimierung von Vektordaten
  • Best Practices für die Datenaufnahme

Ähnlichkeitssuche und Abfrage

  • Grundlagen der Ähnlichkeitssuche
  • Implementierung von Suchoperationen in Milvus
  • Anwendungsfälle: Bild- und Videosuche, NLP

Milvus im Machine Learning (ML)

  • Integration von Milvus mit ML-Modellen
  • Aufbau von Empfehlungssystemen
  • Fallstudien: Anomalieerkennung, Chatbots

Skalierbarkeit und Leistung

  • Skalierung von Milvus für große Datensätze
  • Performance-Tuning und Optimierung
  • Überwachung und Wartung

Implementierung von Milvus in KI

  • Entwicklung einer Vektordatenbank-Lösung
  • Review und Feedback

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Datenbanken
  • Einführende Kenntnisse in KI- und Machine-Learning-Konzepten
  • Vertrautheit mit Programmierkonzepten, vorzugsweise in Python

Zielgruppe

  • Data Scientists
  • Softwareentwickler
  • Machine-Learning-Enthusiasten
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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