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코스 개요
고차원 데이터 개요
- 데이터의 차원에 대한 이해
- AI 및 머신러닝에서의 중요성
벡터 데이터베이스 기초
- 벡터 데이터베이스란 무엇인가?
- 주요 특징 및 장점
- 벡터 데이터베이스와 기존 데이터베이스의 비교
벡터 데이터 다루기
- 벡터 데이터의 종류
- 벡터에 대한 기본 연산 방법
- 벡터 임베딩 개념 소개
인덱싱 및 검색 기술
- 간단한 인덱싱 전략들
- 기본적인 유사도 검색 수행 방법
- 유사도 검색의 주요 활용 사례
벡터 데이터베이스와 AI
- AI 발전에 있어 벡터 데이터베이스가 갖는 역할
- 벡터 데이터베이스를 활용한 간단한 AI 애플리케이션 구현 방법
- 향후 벡터 데이터베이스의 발전 전망
실습 연습 과제
- 소규모 벡터 데이터베이스 생성하기
- 벡터 데이터 인덱싱 및 검색 연습하기
- 현실 세계의 활용 사례에 대한 토론 진행
요약 및 향후 학습 방향 안내
요건
- 데이터베이스 관련 기본 개념에 대한 이해가 필요합니다
- 머신러닝 경험은 필수 사항이 아닙니다
대상자
- 소프트웨어 개발자
- 데이터베이스 관리자
14 시간