코스 개요

벡터 데이터베이스 소개

  • 벡터 데이터베이스 이해하기
  • Milvus의 주요 기능과 이점
  • 전통적인 데이터베이스와 비교하기

Milvus 설정하기

  • 설치 및 구성
  • Milvus 구성 요소와 아키텍처 이해하기
  • 컬렉션과 파티션 생성하기

데이터 색인 및 관리

  • Milvus에서의 색인 전략
  • 벡터 데이터 관리 및 최적화하기
  • 데이터 입력에 대한 베스트 프래티스

유사성 검색 및 검색

  • 유사성 검색의 기본 개념
  • Milvus에서 검색 연산 구현하기
  • 사례: 이미지 및 비디오 검색, NLP

머신러닝(ML)에서의 Milvus

  • ML 모델과의 Milvus 통합
  • 추천 시스템 구축하기
  • 사례 연구: 이상 탐지, 챗봇

확장성과 성능

  • 대규모 데이터셋을 위한 Milvus 확장
  • 성능 조정 및 최적화
  • 모니터링 및 유지 관리

AI에서의 Milvus 구현

  • 벡터 데이터베이스 솔루션 개발하기
  • 검토 및 피드백

요약 및 다음 단계

요건

  • 데이터베이스에 대한 기본적인 이해
  • AI 및 머신러닝 개념에 대한 입문적 지식
  • 프로그래밍 개념에 대한 이해, 특히 Python을 사용하는 경우

대상자

  • 데이터 과학자
  • 소프트웨어 개발자
  • 머신러닝 애호가
 21 시간

참가자 수


참가자당 가격

예정된 코스

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