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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 textuelles
  • Amélioration des résultats de recherche grâce aux vecteurs d'embeddings

Recherche de produits et multimodale

  • Techniques pour des recommandations de produits précises
  • Combiner les données textuelles et image pour une recherche complète
  • Études de cas (par ex. applications de commerce électronique)

IA conversationnelle et génération de contenu

  • Amélioration des chatbots grâce à la recherche vectorielle
  • Bases de données vectorielles pour la génération de texte et d'images
  • Création d'un simple bot de questions-réponses

Sécurité et personnalisation

  • Bases de données vectorielles pour la détection d'anomalies et de fraude
  • Personnalisation de l'expérience utilisateur à l'aide de données vectorielles
  • Personnalisation sur les plateformes multimédias

Évolutivité et optimisation des performances

  • Défis liés à l'évolutivité des bases de données vectorielles
  • Architecture sans serveur de Pinecone pour les performances
  • Indicateurs pour la surveillance et l'optimisation des bases de données vectorielles

Mise en œuvre de Pinecone dans l'IA

  • Développement d'une solution de base de données vectorielle
  • Relecture et commentaires

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

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

Public cible

  • Scientifiques des données
  • Développeurs de logiciels
  • Passionnés d'apprentissage automatique
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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