آشنایی با بانکهای اطلاعاتی وکتور AI بومی

مدرس Zain Hasan

انتشار 2023/12/14

مدت زمان 2h 47m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی ندارد

آموزش Introduction to AI-Native Vector Databases

هدف اصلی پایگاه داده های بردار ارائه جستجوی شباهت سریع و دقیق یا نزدیکترین قابلیت های جستجوی همسایه است. ادغام تکنیک های هوش مصنوعی در پایگاه داده های بردار ، توانایی های آنها را افزایش می دهد ، دقت جستجو را بهبود می بخشد ، عملکرد را بهینه می کند و مدیریت هوشمندانه تر و کارآمد تر داده های با ابعاد بالا را امکان پذیر می کند. در این دوره ، زین حسن این فناوری بنیادی را معرفی می کند - که قبلاً در صنایعی مانند تجارت الکترونیک ، رسانه های اجتماعی و موارد دیگر مورد استفاده قرار می گیرد. Zain همه چیز را از مفاهیم بنیادی پیرامون پایگاه داده های بردار ai-first گرفته تا آزمایشگاه های کدگذاری دستی برای پاسخ به سؤال با استفاده از LLMS پوشش می دهد. Target = "_ Blank"> گواهی حرفه ای از Weaviate.

Artificial Intelligence (AI) مدل‌های زبان بزرگ (LLM) Vector Databases

Introduction

Learning AI-native vector databases ()

What you should know ()

The superpower of vector databases ()

1. Data: What Data Do Vector Databases Store and How Is It Stored?

Structured versus unstructured data ()

Human-understandable versus machine-understandable data ()

Drawing out and visualizing vector representations of data ()

Introduce the concept of distance between two vectors ()

Challenge: Working with vectors ()

Solution: Working with vectors ()

2. Natural Querying: How Do You Search for Data in a Vector Database?

Frame the query as a question or search ()

Generate the question in machine-understandable language ()

Adding data to a vector database ()

Performing semantic searches using Weaviate ()

Challenge: Vector search with Weaviate ()

Solution: Vector Search with Weaviate ()

3. Machine Learning Vectors: How Does a Vector Database Understand Your Data?

Machine learning models and object classification ()

Translating data from human to machine-understandable ()

ML models and vector embeddings ()

Challenge: Search with images and text ()

Solution: Search with images and text ()

4. Scalability: What Does a Vector Database Need to Do?

Scalability: When to use a vector DB ()

Ways to measure performance of a vector DB ()

CRUD operations in vector DBs ()

Challenge: CRUD and performance ()

Solution: CRUD and performance ()

5. Demonstrate Vector DBs and Use Cases

Vector DB1: E-commerce RecSys ()

Vector DB2: Hybrid search ()

Vector DB3: Retrieval augmented generation ()

Challenge: Vector DBs ()

Solution: Vector DBs ()

Conclusion

Continue your AI-native vector databases learning journey ()

دانلود فایل فشرده

با توجه به امکانات آموزش و همچنین امکانات بسته انتخاب شده لینک دانلود فایل فشرده آماده خواهد شد. با در نظر داشتن این شرایط لطفا بسته مورد نظر خود را انتخاب کرده و روی دکمه درخواست لینک دانلود کلیک کنید

در حال به روزرسانی اطلاعات

درخواست لینک دانلود

در حال به روزرسانی اطلاعات

لطفا قبل از فعالسازی لینک دانلود به موارد زیر توجه کنید:

پسورد فایل‌های فشرده است.
لینک‌های آماده شده تا 8 روز پس از فعالسازی منقضی خواهند شد.
حجم فایل‌ها تخمینی هستند.
در صورتی که لینک دانلود تا 15دقیقه پس از درخواست آماده نشد، از بخش پشتیبانی پیگیری نمایید.

مسیرهای یادگیری آموزش آشنایی با بانکهای اطلاعاتی وکتور AI بومی

یکی از مهمترین مشکلات افرادی که از آموزش های آنلاین استفاده می‌ کنند این است به دلیل تعداد زیاد این آموزش ها، کاربر دچار سردرگمی شده و نمی داند از کدام آموزش بهتر است شروع کند و یا با کدام آموزش ها مهارت های خود را ارتقا دهد. داشتن یک برنامه آموزشی گام به گام میتواند کاربران را از این مشکلات رها کند. در واقع مسیرهای یادگیری مجموعه ای از آموزش ها هستند که به ترتیب اولویت در کنار هم قرار گرفته اند تا کاربران را از این سردرگمی ها نجات دهند. این مسیرها در موضوعات مختلفی دسته بندی شده‌اند که در زیر، لیستی از همه دسته بندی مسیرهایی که توسط سایت لیندا ارائه شده اند را می توانید مشاهده کنید.

آموزش Introduction to AI-Native Vector Databases در 2 مسیر آموزشی قرار دارد. تخصص مورد نظر خود را انتخاب کنید، با مسیر یادگیری آن همراه شوید و حرفه ای شوید.

با این مسیر یادگیری جامع، قدرت هوش مصنوعی را در دنیای مهندسی داده باز کنید. این مجموعه دوره برای متخصصان داده طراحی شده است که می خواهند از پتانسیل تحول آفرین هوش مصنوعی در کار خود استفاده کنند. چه بخواهید نقش فعلی خود را ارتقا دهید یا به مهندسی داده مبتنی بر هوش مصنوعی بپردازید، این مسیر یادگیری شما را به دانش و مهارت هایی مجهز می کند تا در چشم انداز در حال تکامل داده ها و هوش مصنوعی پیشرفت کنید.

آموزش آشنایی با بانکهای اطلاعاتی وکتور AI بومی ، ایستگاه شماره 5 در مسیر یادگیری هوش مصنوعی را برای مهندسی داده کاوش کنید ، است.

مسیر یادگیری هوش مصنوعی را برای مهندسی داده کاوش کنید

پایگاه داده های برداری کلیدی برای باز کردن قدرت هوش مصنوعی مولد هستند و به شما امکان می دهند داده های برداری با ابعاد بالا را که برای برنامه های کاربردی پیشرفته هوش مصنوعی ضروری هستند ذخیره، جستجو و دستکاری کنید. این مسیر یادگیری به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های ایجاد یک برنامه وب جستجو و توصیه‌ای که توسط یک پایگاه داده برداری طراحی شده است را توسعه دهید. هماهنگ شوید، امتحان نهایی را بگذرانید و گواهینامه حرفه ای خود را دریافت کنید.<br><br>این گواهی توسط Weaviate، پایگاه داده پیشرو بومی هوش مصنوعی برای ارائه گردش های کاری مبتنی بر هوش مصنوعی تأیید شده است. برای ادامه سفر یادگیری خود، از <a href="https://weaviate.io/developers/academy" target="_blank">Weaviate Academy</a> دیدن کنید.

آموزش آشنایی با بانکهای اطلاعاتی وکتور AI بومی ، ایستگاه شماره 1 در مسیر یادگیری گواهینامه حرفه ای پایگاه های داده برداری توسط Weaviate ، است.