Maîtrisez la base de données vectorielles avec Python pour les cas d'utilisation en IA et modèles de langage.

Aperçu

In this comprehensive course on Vector Databases, you will delve into the exciting world of cutting-edge technologies that are transforming the field of artificial intelligence (AI), particularly in generative AI. With a focus on Future-Proofing Generative AI, this course will equip you with the knowledge and skills to harness the power of Vector Databases for advanced applications, including Language Model Models (LLM), Generative Pretrained Transformers (GPT) like ChatGPT, and Artificial General Intelligence (AGI) development.

Programme

• Introduction aux bases de données vectorielles
Définition et importance dans l'IA
Comparaison avec les bases de données traditionnelles
Rôle dans l'IA générative et les LLM
• Fondamentaux des mathématiques vectorielles
Notions de base sur les opérations vectorielles
Mesures de similarité vectorielle
Applications dans l'apprentissage automatique et l'IA
• Configuration de l'environnement Python
Installation des bibliothèques et outils nécessaires
Aperçu des bibliothèques de bases de données vectorielles telles que Faiss, Annoy et Milvus
• Modèles de données vectorielles et indexation
Compréhension des embeddings vectoriels
Techniques d'indexation pour une récupération rapide
Études de cas : embeddings d'images et de texte
• Mise en œuvre des bases de données vectorielles avec Python
Création et gestion de données vectorielles
Étude de cas : intégration de Faiss avec les applications Python
Techniques d'optimisation pour l'amélioration des performances
• Cas d'utilisation avancés pour l'IA et les LLM
Amélioration des modèles de langage avec des bases de données vectorielles
Intégration du modèle GPT pour une meilleure compréhension contextuelle
Cas d'utilisation : construction et mise à l'échelle de chatbots avec la recherche vectorielle
• Pérenniser l'IA générative
Rôle dans le développement de l'intelligence générale artificielle (AGI)
Tendances et technologies à venir dans les bases de données vectorielles
Exploration des applications inter-domaines
• Sécurité des données et éthique
Assurer la confidentialité dans les bases de données vectorielles
Considérations éthiques dans les applications d'IA et de LLM
• Projet de synthèse
Concevoir et développer une application de base de données vectorielle pour l'IA
Mise en œuvre des meilleures pratiques pour des solutions d'IA en conditions réelles
• Résumé du cours et prochaines étapes
Révision des concepts et compétences clés
Ressources pour l'apprentissage continu
• Q&R et évaluation du cours
Forum ouvert pour les questions
Retours et évaluation du cours

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Enseigné par

Dr. KM Mohsin

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Matières

Programming