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Plan du cours
Introduction aux bases de données vectorielles
- Comprendre les bases de données vectorielles
- Le rôle de Pinecone dans les applications d'IA
- Avantages par rapport aux bases de données traditionnelles
Recherche sémantique avec Pinecone
- Principes de la recherche sémantique
- Configuration de Pinecone pour les recherches basées sur le texte
- Amélioration des résultats de recherche grâce aux plongements vectoriels
Recherche de produits et multimodale
- Techniques pour des recommandations de produits précises
- Combinaison de données textuelles et d'images pour une recherche complète
- Études de cas (p. ex. applications de commerce électronique)
IA conversationnelle et génération de contenu
- Amélioration des chatbots grâce à la recherche vectorielle
- Bases de données vectorielles dans la génération de texte et d'images
- Création d'un bot de questions/réponses simple
Sécurité et personnalisation
- Bases de données vectorielles dans la détection d'anomalies et de fraude
- Personnalisation des expériences utilisateur avec des données vectorielles
- Personnalisation sur les plateformes médiatiques
Scalabilité et optimisation des performances
- Défis liés à la mise à l'échelle des bases de données vectorielles
- Architecture serverless de Pinecone pour les performances
- Métriques pour surveiller et optimiser les bases de données vectorielles
Implémentation de Pinecone dans l'IA
- Développement d'une solution de base de données vectorielle
- Revue et retour d'information
Pré requis
- Compréhension de base des bases de données
- Connaissances introductives des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
- Familiarité avec les concepts de programmation
Public cible
- Data scientists
- Développeurs logiciels
- Passionnés d'apprentissage automatique
21 Heures
