연락처 정보

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

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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