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

Aperçu

Dans ce cours complet sur les bases de données vectorielles, vous plongerez dans le monde passionnant des technologies avancées qui transforment le domaine de l'intelligence artificielle (IA), notamment dans l'IA générative. Avec un accent sur la pérennisation de l'IA générative, ce cours vous dotera des connaissances et des compétences nécessaires pour exploiter la puissance des bases de données vectorielles pour des applications avancées, y compris les modèles de langage (LLM), les transformers génératifs pré-entrainés (GPT) comme ChatGPT, et le développement de l'intelligence artificielle générale (AGI).

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

Enseigné par

Dr. KM Mohsin

Sujets

Programmation