연락처 정보

코스 개요

벡터 데이터베이스 개론

  • 벡터 데이터베이스의 기본 개념 설명
  • AI 애플리케이션에서 파인콘의 역할과 중요성
  • 전통적 데이터베이스 대비 벡터 DB의 강점

파인콘을 활용한 의미 기반 검색

  • 의미 기반 검색의 원리와 핵심 요소
  • 텍스트 기반 검색 환경에서 파인콘 설정 방법
  • 벡터 임베딩 기술을 활용한 검색 결과 고도화

상품 및 멀티모달 검색 구현법

  • 정확한 상품 추천 시스템 설계 기법
  • 텍스트와 이미지 데이터를 통합 활용하는 방안
  • 실제 사례 분석(예: 전자상거래 플랫폼)

대화형 AI와 콘텐츠 생성 기술

  • 벡터 검색 기능을 활용한 챗봇 고도화 전략
  • 텍스트 및 이미지 생성 분야에서의 벡터 DB 응용법
  • 간단한 Q&A 봇 개발 실습

보안 체계와 개인화 서비스 구현

  • 이상 탐지 및 사기 예방을 위한 벡터 DB 활용법
  • 사용자 행동 데이터 기반 맞춤형 서비스 설계
  • 미디어 플랫폼에서의 개인화 서비스 구현 사례

확장성과 성능 최적화 전략

  • 대규모 벡터 DB 운영 시 발생하는 과제와 해결책
  • 고성능 처리를 위한 파인콘의 서버리스 아키텍처 이해
  • 벡터 데이터베이스 성능 모니터링 지표 설정 방법

실제 AI 환경에서의 파인콘 적용 과정

  • 완전한 벡터 DB 솔루션 개발 절차
  • 결과물 리뷰와 개선 방안 논의

종합 정리 및 향후 발전 방향 제시

요건

  • 데이터베이스 기초 지식
  • AI 및 머신러닝 개념에 대한 기본적인 이해
  • 프로그래밍 원리에 대한 익숙함

대상 수강생

  • 데이터 과학자
  • 소프트웨어 개발자
  • 머신러닝에 관심 있는 모든 분야 전문가
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

관련 카테고리