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Course Outline
벡터 Database 소개
- 벡터 데이터베이스 이해
- AI 애플리케이션에서 Pinecone의 역할
- 기존 데이터베이스에 비해 이점
Pinecone을 사용한 의미 체계 Search
- 의미 검색의 원리
- 텍스트 기반 검색을 위해 Pinecone 설정하기
- 벡터 임베딩으로 검색 결과 향상
제품 및 멀티모달 Search
- 정확한 상품 추천을 위한 기술
- 포괄적인 검색을 위해 텍스트와 이미지 데이터를 결합합니다.
- 사례 연구(예: 전자상거래 애플리케이션)
Conversational AI 및 콘텐츠 생성
- 벡터 검색으로 챗봇 개선
- 텍스트 및 이미지 생성의 벡터 데이터베이스
- 간단한 Q&A 봇 구축
보안 및 개인화
- 이상 징후 및 사기 탐지를 위한 벡터 데이터베이스
- 벡터 데이터로 사용자 경험 개인화
- 미디어 플랫폼의 개인화
Scala 기능 및 성능 최적화
- 벡터 데이터베이스 확장의 과제
- 성능을 위한 Pinecone의 서버리스 아키텍처
- 벡터 데이터베이스 모니터링 및 최적화를 위한 측정항목
AI에 솔방울 구현하기
- 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
청중
- 데이터 과학자
- 소프트웨어 개발자
- 머신러닝 매니아
21 Hours