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Course Outline
벡터 Database 소개
- 벡터 데이터베이스 이해
- Milvus의 주요 기능 및 장점
- 기존 데이터베이스와의 비교
Milvus 설정
- 설치 및 구성
- Milvus 구성 요소 및 아키텍처 이해
- 컬렉션 및 파티션 생성
데이터 인덱싱 및 Management
- Milvus의 인덱싱 전략
- 벡터 데이터 관리 및 최적화
- 데이터 수집 모범 사례
유사성 Search 및 검색
- 유사성 검색의 기본
- Milvus에서 검색 작업 구현
- 사용 사례: 이미지 및 비디오 검색, NLP
Machine Learning의 Milvus (ML)
- Milvus를 ML 모델과 통합
- 추천 시스템 구축
- 사례 연구: 이상 탐지, 챗봇
Scala능력과 성능
- 대규모 데이터 세트를 위한 Milvus 확장
- 성능 튜닝 및 최적화
- 모니터링 및 유지 관리
AI에 Milvus 구현
- 벡터 데이터베이스 솔루션 개발
- 검토 및 피드백
요약 및 다음 단계
Requirements
- 데이터베이스에 대한 기본 이해
- AI 및 머신러닝 개념에 대한 입문 지식
- 프로그래밍 개념에 대한 지식, 바람직하게는 Python
청중
- 데이터 과학자
- 소프트웨어 개발자
- 머신러닝 매니아
21 Hours