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Plan du cours
Introduction aux bases de données vectorielles
- Comprendre les bases de données vectorielles
- Le rôle de Pinecone dans les applications d'IA
- Avantages par rapport aux bases de données traditionnelles
Recherche sémantique avec Pinecone
- Principes de la recherche sémantique
- Configuration de Pinecone pour les recherches basées sur le texte
- Amélioration des résultats de recherche grâce aux embeddings vectoriels
Recherche de produits et multimodale
- Techniques pour des recommandations de produits précises
- Combinaison de données textuelles et d'images pour une recherche complète
- Études de cas (par exemple, applications de commerce électronique)
IA conversationnelle et génération de contenu
- Amélioration des robots de discussion grâce à la recherche vectorielle
- Bases de données vectorielles dans la génération de texte et d'images
- Création d'un simple robot de questions-réponses
Sécurité et personnalisation
- Bases de données vectorielles dans la détection d'anomalies et de fraudes
- Personnalisation des expériences utilisateur avec des données vectorielles
- Personnalisation sur les plateformes de médias
Évolutivité et optimisation des performances
- Défis liés à l'évolutivité des bases de données vectorielles
- Architecture sans serveur de Pinecone pour les performances
- Métriques pour la surveillance et l'optimisation des bases de données vectorielles
Implémentation de Pinecone en IA
- Développement d'une solution de base de données vectorielle
- Examen et commentaires
Pré requis
- Compréhension de base des bases de données
- Connaissances introductives des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Familiarité avec les concepts de programmation
Public cible
- Scientifiques de données
- Développeurs logiciels
- Passionnés d'apprentissage automatique
21 Heures
