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Schulungsübersicht
Einführung in Vektordatenbanken
- Grundlagen zu Vektordatenbanken
- Wichtige Merkmale und Vorteile von Milvus
- Vergleich mit herkömmlichen Datenbanken
Einrichtung von Milvus
- Installation und Konfiguration
- Verständnis der Komponenten und Architektur von Milvus
- Erstellen von Sammlungen sowie Partitionen
Indizierung und Verwaltung von Daten
- Indexierungsstrategien in Milvus
- Verwaltung und Optimierung von Vektordaten
- Best Practices für die Dateneingabe
Ähnlichkeitssuche und Datenabruf
- Grundlagen der Ähnlichkeitssuche
- Umsetzung von Suchvorgängen in Milvus
- Anwendungsbeispiele: Abruf von Bildern und Videos, NLP
Einsatz von Milvus im Bereich Maschinelles Lernen
- Integration von Milvus in ML-Modelle
- Entwicklung von Empfehlungssystemen
- Fallstudien: Anomalieerkennung, Chatbots
Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit
- Skalierung von Milvus für große Datensätze
- Leistungsoptimierung und -anpassung
- Überwachung sowie Wartung
Implementierung von Milvus in der KI
- Entwicklung einer Lösung auf Basis einer Vektordatenbank
- Reflexion und Feedbackgeben
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse über Datenbanken
- Einsteigerwissen zu Konzepten der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens
- Vertrautheit mit Programmierkonzepten, vorzugsweise in Python
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Softwareentwickler
- Interessierte am Bereich Maschinelles Lernen
21 Stunden
