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Plan du cours
Introduction aux Databases vectoriels
- Comprendre les bases de données vectorielles
- Le rôle de Pinecone dans les applications d'intelligence artificielle
- Avantages par rapport aux bases de données traditionnelles
La sémantique Search avec Pinecone
- Principes de la recherche sémantique
- Configurer Pinecone pour les recherches textuelles
- Amélioration des résultats de recherche avec les encastrements vectoriels
Produits et multimodalité Search
- 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)
Génération de contenu Conversational AI et de contenu
- Améliorer les chatbots grâce à la recherche vectorielle
- Bases de données vectorielles dans la génération de textes et d'images
- Construction d'un bot de questions-réponses simple
Sécurité et personnalisation
- Les bases de données vectorielles dans la détection d'anomalies et de fraudes
- Personnalisation de l'expérience utilisateur avec des données vectorielles
- Personnalisation dans les plateformes médiatiques
Scalabilité et optimisation des performances
- Défis liés à la mise à l'échelle des bases de données vectorielles
- L'architecture sans serveur de Pinecone pour la performance
- Mesures de surveillance et d'optimisation des bases de données vectorielles
Implémentation de Pinecone dans l'IA
- Développement d'une solution de base de données vectorielle
- Révision et retour d'expérience
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des bases de données
- Connaissance de base des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
- Familiarité avec les concepts de programmation
Public
- Scientifiques des données
- Développeurs de logiciels
- Adeptes de l'apprentissage automatique
21 Heures
