코스 개요

벡터 데이터베이스 소개

  • 벡터 데이터베이스 이해
  • Pinecone의 AI 애플리케이션 역할
  • 전통적 데이터베이스와의 차이점

의미 기반 검색 with Pinecone

  • 의미 기반 검색의 원리
  • 텍스트 기반 검색을 위한 Pinecone 설정
  • 벡터 임베딩으로 검색 결과 개선

제품 및 멀티 모달 검색

  • 정확한 제품 추천 기술
  • 텍스트와 이미지 데이터를 결합한 포괄적 검색
  • 사례 연구 (예: 전자상거래 애플리케이션)

대화형 AI 및 콘텐츠 생성

  • 벡터 검색으로 챗봇 개선
  • 텍스트와 이미지 생성을 위한 벡터 데이터베이스
  • 간단한 Q&A 봇 구축

보안과 개인화

  • 비정상 감지 및 사기 탐지에서의 벡터 데이터베이스 활용
  • 벡터 데이터로 사용자 경험 개선
  • 미디어 플랫폼에서의 개인화

스케일링 및 성능 최적화

  • 벡터 데이터베이스 확장의 어려움
  • 성능을 위한 Pinecone의 서버리스 아키텍처
  • 벡터 데이터베이스 모니터링 및 최적화를 위한 메트릭

AI에서 Pinecone 구현

  • 벡터 데이터베이스 솔루션 개발
  • 검토 및 피드백

요약 및 다음 단계

요건

  • 데이터베이스에 대한 기본적인 이해
  • AI와 머신 러닝 개념에 대한 입문 지식
  • 프로그래밍 개념에 대한 익숙함

대상자

  • 데이터 과학자
  • 소프트웨어 개발자
  • 머신 러닝 애호가
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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