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 textuelles
  • Amélioration des résultats de recherche avec des plongements 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 ex. applications e-commerce)

IA conversationnelle et génération de contenu

  • Amélioration des chatbots avec la recherche vectorielle
  • Bases de données vectorielles dans la génération de texte et d'images
  • Création d'un bot Q&A simple

Sécurité et personnalisation

  • Bases de données vectorielles dans la détection d'anomalies et de fraudes
  • Personnalisation des expériences utilisateur avec les données vectorielles
  • Personnalisation sur les plateformes de médias

Scalabilité et optimisation des performances

  • Défis de la scalabilité des bases de données vectorielles
  • Architecture serveurless de Pinecone pour les performances
  • Métriques pour surveiller et optimiser les bases de données vectorielles

Implémentation de Pinecone dans l'IA

  • Développement d'une solution de base de données vectorielle
  • Examen et feedback

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Compréhension de base des bases de données
  • Connaissances introductives en IA et concepts d'apprentissage automatique
  • Familiarité avec les concepts de programmation

Public cible

  • Scientifiques des données
  • Développeurs logiciels
  • Enthusiastes de l'apprentissage automatique
 21 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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