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Plan du cours
Introduction aux Databases vectoriels
- Comprendre les bases de données vectorielles
- Principales caractéristiques et avantages de Milvus
- Comparaison avec les bases de données traditionnelles
Mise en place de Milvus
- Installation et configuration
- Comprendre les composants et l'architecture de Milvus
- Création de collections et de partitions
Indexation des données et Management
- Stratégies d'indexation dans Milvus
- Gestion et optimisation des données vectorielles
- Meilleures pratiques pour l'ingestion de données
Similarité Search et recherche
- Principes fondamentaux de la recherche de similarité
- Mise en œuvre d'opérations de recherche dans Milvus
- Cas d'utilisation : recherche d'images et de vidéos, NLP
Milvus dans Machine Learning (ML)
- Intégration de Milvus avec des modèles de ML
- Construire des systèmes de recommandation
- Études de cas : détection d'anomalies, chatbots
Scalabilité et performance
- Mise à l'échelle de Milvus pour les grands ensembles de données
- Réglage et optimisation des performances
- Surveillance et maintenance
Mise en œuvre de Milvus dans l'IA
- Développement d'une solution de base de données vectorielle
- Révision et retour d'information
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des bases de données
- Connaissance de base des concepts d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique
- Familiarité avec les concepts de programmation, de préférence en Python.
Public
- Scientifiques des données
- Développeurs de logiciels
- Passionnés d'apprentissage automatique
21 Heures
