Programa do Curso

Introdução

  • O que são bancos de dados vetoriais?
  • Bancos de dados vetoriais vs. bancos de dados tradicionais
  • Visão geral de embeddings vetoriais

Gerando Embeddings Vetoriais

  • Técnicas para criar embeddings a partir de diferentes tipos de dados
  • Ferramentas e bibliotecas para geração de embeddings
  • Melhores práticas para qualidade de embeddings e dimensionalidade

Indexação e Recuperação em Bancos de Dados Vetoriais

  • Estratégias de indexação para bancos de dados vetoriais
  • Construção e otimização de índices para desempenho
  • Algoritmos de busca por similaridade e suas aplicações

Bancos de Dados Vetoriais em Machine Learning (ML)

  • Integração de bancos de dados vetoriais com modelos ML
  • Solução de problemas comuns ao integrar bancos de dados vetoriais com modelos ML
  • Casos de uso: sistemas de recomendação, busca de imagens, NLP
  • Estudos de caso: implementações bem-sucedidas de bancos de dados vetoriais

Escalabilidade e Desempenho

  • Desafios na escalabilidade de bancos de dados vetoriais
  • Técnicas para bancos de dados vetoriais distribuídos
  • Métricas de desempenho e monitoramento

Trabalho de Projeto e Estudos de Caso

  • Projeto prático: Implementação de uma solução de banco de dados vetorial
  • Revisão de pesquisas e aplicações de vanguarda
  • Apresentações em grupo e feedback

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de bancos de dados e estruturas de dados
  • Familiaridade com conceitos de machine learning
  • Experiência com uma linguagem de programação (preferencialmente Python)

Público-Alvo

  • Cientistas de dados
  • Engenheiros de machine learning
  • Desenvolvedores de software
  • Administradores de banco de dados
 14 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

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