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Schulungsübersicht

Einführung

  • Was sind Vektor-Datenbanken?
  • Vektor-Datenbanken vs. traditionelle Datenbanken
  • Überblick über Vektor-Embeddings

Generierung von Vektor-Embeddings

  • Techniken zum Erstellen von Embeddings aus verschiedenen Datentypen
  • Tools und Bibliotheken zur Embedding-Generierung
  • Best Practices für Embedding-Qualität und Dimensionalität

Indexierung und Abfrage in Vektor-Datenbanken

  • Indexierungsstrategien für Vektor-Datenbanken
  • Aufbau und Optimierung von Indices für Performance
  • Algorithmen zur Ähnlichkeitssuche und deren Anwendungen

Vektor-Datenbanken im Machine Learning (ML)

  • Integration von Vektor-Datenbanken in ML-Modelle
  • Fehlerbehebung bei häufigen Problemen bei der Integration von Vektor-Datenbanken in ML-Modelle
  • Anwendungsfälle: Empfehlungssysteme, Bildabruf, NLP
  • Fallstudien: erfolgreiche Implementierungen von Vektor-Datenbanken

Skalierbarkeit und Performance

  • Herausforderungen bei der Skalierung von Vektor-Datenbanken
  • Techniken für verteilte Vektor-Datenbanken
  • Leistungsmetriken und Monitoring

Projektarbeit und Fallstudien

  • Praxisprojekt: Implementierung einer Vektor-Datenbank-Lösung
  • Überprüfung aktueller Forschung und Anwendungen
  • Gruppenpräsentationen und Feedback

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Datenbanken und Datentransstrukturen
  • Vertrautheit mit Machine-Learning-Konzepten
  • Erfahrung mit einer Programmiersprache (vorzugsweise Python)

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler
  • Machine-Learning-Ingenieure
  • Softwareentwickler
  • Datenbankadministratoren
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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