Programa do Curso

Introdução aos Bancos de Vetores

  • Compreendendo bancos de vetores
  • Principais funcionalidades e benefícios do Milvus
  • Comparação com bancos de dados tradicionais

Configurando o Milvus

  • Instalação e configuração
  • Compreendendo os componentes e a arquitetura do Milvus
  • Criando coleções e partições

Indexação e Gerenciamento de Dados

  • Estratégias de indexação no Milvus
  • Gerenciamento e otimização de dados vetoriais
  • Melhores práticas para ingestão de dados

Busca e Recuperação de Similaridade

  • Fundamentos da busca de similaridade
  • Implementando operações de busca no Milvus
  • Casos de uso: recuperação de imagens e vídeos, NLP

Milvus em Aprendizado de Máquina (ML)

  • Integrando o Milvus com modelos ML
  • Construindo sistemas de recomendação
  • Estudos de caso: detecção de anomalias, chatbots

Escalabilidade e Desempenho

  • Escalonando o Milvus para grandes conjuntos de dados
  • Ajuste fino e otimização de desempenho
  • Monitoramento e manutenção

Implementando o Milvus em IA

  • Desenvolvendo uma solução de banco de vetores
  • Revisão e feedback

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de bancos de dados
  • Conhecimentos introdutórios sobre IA e conceitos de aprendizado de máquina
  • Familiaridade com conceitos de programação, preferencialmente em Python

Público-Alvo

  • Cientistas de dados
  • Desenvolvedores de software
  • Enthusiasts de aprendizado de máquina (entusiastas)
 21 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

Próximas Formações Provisórias

Categorias Relacionadas