Formation Introduction aux bases de données vectorielles

Cette formation en présentiel ou à distance en Canada, animée par un instructeur, s'adresse aux data scientists et aux développeurs logiciels de niveau débutant à intermédiaire souhaitant apprendre à connaître Milvus et ses applications pratiques dans divers scénarios d'IA.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture et les fonctionnalités de Milvus.
• Mettre en œuvre des bases de données vectorielles dans différentes applications d'IA.
• Effectuer des recherches de similarité avec une grande précision et rapidité.
• Appliquer Milvus à des défis concrets en matière d'IA.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données et aux développeurs de logiciels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre à appliquer Pinecone à divers scénarios d'IA, de la recherche sémantique à la personnalisation.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture et les fonctionnalités de Pinecone.
• Mettre en œuvre des bases de données vectorielles dans différentes applications d'IA.
• Exécuter des recherches par similarité avec une grande précision et rapidité.
• Appliquer Pinecone à des défis concrets en matière d'IA.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux scientifiques des données et aux ingénieurs en apprentissage automatique de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent maîtriser l'utilisation des bases de données vectorielles pour des applications IA évolutives et performantes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes des bases de données vectorielles.
• Apprendre des techniques pour créer et gérer des vecteurs d'embedding.
• Explorer les stratégies d'indexation pour les données de haute dimension.
• Développer des compétences pour effectuer des recherches de similarité efficaces.
• Appliquer les connaissances sur les bases de données vectorielles aux projets d'apprentissage automatique.