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Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução
- O que são bases de dados vetoriais?
- Bases de dados vetoriais vs bases de dados tradicionais
- Visão geral dos embeddings vetoriais
Geração de Embeddings Vetoriais
- Técnicas para criar embeddings a partir de vários tipos de dados
- Ferramentas e bibliotecas para geração de embeddings
- Boas práticas para qualidade e dimensionalidade dos embeddings
Indexação e Recuperação em Bases de Dados Vetoriais
- Estratégias de indexação para bases de dados vetoriais
- Construção e otimização de índices para desempenho
- Algoritmos de pesquisa de similaridade e as suas aplicações
Bases de Dados Vetoriais em Machine Learning (ML)
- Integração de bases de dados vetoriais com modelos de ML
- Resolução de problemas comuns na integração de bases de dados vetoriais com modelos de ML
- Casos de uso: sistemas de recomendação, recuperação de imagens, NLP
- Estudos de caso: implementações bem-sucedidas de bases de dados vetoriais
Escalabilidade e Desempenho
- Desafios na escalabilidade das bases de dados vetoriais
- Técnicas para bases de dados vetoriais distribuídas
- Métricas de desempenho e monitorização
Trabalho de Projeto e Estudos de Caso
- Projeto prático: Implementação de uma solução de base de dados vetorial
- Revisão de investigação de ponta e aplicações
- Apresentações em grupo e feedback
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimentos básicos de bases de dados e estruturas de dados
- Familiaridade com os 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 bases de dados
Formação Empresarial Personalizada
Soluções de formação concebidas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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