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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

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