使用 Python 掌握用於 AI 和 LLM 用例的向量資料庫

使用 Python、Pinecone、LangChain、Open AI、Hugging Face 學習向量資料庫並建立 AI、ML、聊天應用程式。

從這 9 小時的課程，你會學到

Pinecone 向量資料庫、LangChain、向量嵌入的 Transformer 模型、生成式AI、開放 AI API 使用、Hugging Face 模型
掌握向量資料嵌入、索引和檢索的基本技術。
實用程式碼以及語義搜尋用例的詳細資訊和命名實體識別
使用 LangChain 開發用於私人資料認知搜尋的 AI 聊天機器人
了解向量資料庫的基礎知識及其在 AI、生成式 AI 和 LLM（Large Language Models，大型語言模型）中的作用。
探索各種向量資料庫技術，包括 Pinecone，並了解如何設定和配置向量資料庫環境。
了解向量資料庫如何透過實現高效的相似性搜尋和最近鄰檢索來增強 AI 工作流程。
利用 NumPy、Pandas 和 scikit-learn 等流行程式庫( libraries )，獲得將向量資料庫與 Python 整合的實用知識。
透過練習實現程式碼，為實際應用程式建立和優化向量索引系統。
探索向量資料庫在 AI、生成式 AI 和 LLM 領域的實際用例，例如推薦系統、內容生成和語言翻譯。
了解向量資料庫如何處理大規模資料集並支援即時推理。
深入了解效能優化技術、可擴展性注意事項以及向量資料庫實施的最佳實踐。

要求

對程式設計概念有基本的了解，並且具有至少一種程式語言（例如 Python、Java）的經驗。
最好熟悉基本的數據分析、機器學習
熟悉資料庫及其基本原理，包括表格、查詢和資料操作。
熟悉 NumPy、Pandas 進行資料操作是件好事
用於執行程式碼和執行機器學習演算法的工作環境，例如 Jupyter Notebook、Google Colab 或本機開發設定。

課程說明

在這門關於向量資料庫的綜合課程中，您將深入了解正在改變人工智慧 ( AI ) 領域，特別是生成式 AI 領域的尖端技術的令人興奮的世界。本課程重點在於面向未來的生成式 AI，將為您提供知識和技能，以利用向量資料庫的強大功能來實現進階應用，包括大型語言模型( LLM )、生成式預訓練變換器( Generative Pretrained Transformers，GPT)（如 ChatGPT ）和人工通用智能慧( Artificial General Intelligence，AGI）的發展。

從基礎開始，您將學習向量資料庫的基礎知識及其在徹底改變 AI 工作流程中的作用。透過實際範例和動手編寫程式的練習，您將探索向量資料索引、儲存、檢索和條件簡化等技術。您還將熟練地將 Pinecone 向量資料庫與其他工具( 例如 LangChain、使用 Python 的 OpenAI API )整合，以實現實際用例並釋放向量資料庫的全部潛力。

在整個課程中，我們將揭示向量資料庫在生成式 AI 中的無限可能性。您將發現這些資料庫如何支援內容生成、推薦系統、語言翻譯等。此外，我們還將討論效能優化、可擴展性注意事項以及高效實施的最佳實踐。

在擁有計算奈米科學博士學位並在領先公司擔任資料科學家的豐富經驗的專家講師的帶領下，您將受益於他們深厚的知識、實踐見解以及對人工智慧和機器學習 (ML) 教學的熱情。現在就加入我們，踏上這趟變革性的學習之旅，讓自己處於利用向量資料庫打造面向未來的生成式 AI 的最前線。立即註冊並解鎖人工智慧創新的世界！

目標受眾

對向量資料庫這個新興領域感到好奇的資料工程師、資料庫管理員和資料專業人員。
對探索先進 AI 技術感興趣的資料科學家和分析師。
機器學習工程師尋求增強向量資料庫及其應用的知識。
人工智慧研究人員和從業者希望利用向量資料庫來產生 AI 模型。
有興趣將向量資料庫整合到他們的應用程式中的軟體開發人員。
學習人工智慧、機器學習或數據科學並希望擴展該專業領域知識的學生和學者。
具有技術背景或對人工智慧和資料庫有濃厚興趣，渴望探索塑造人工智慧和機器學習未來的尖端技術的個人。

講師簡介

Dr. KM Mohsin 資料科學家、計算科學家：奈米電子學

你好，

我叫 Mohsin。我是資料科學家和計算奈米電子學專家。我曾在 Sysco 擔任資料科學家，在此之前我曾在 Micron、Intel 擔任研發工程師。在加入業界之前，我研究了計算奈米電子學，並於 2017 年 12 月在路易斯安那州立大學獲得了博士學位。除此之外，我還喜歡戶外活動，如健行、露營和漂流。

祝您在學習新技能的旅程中一切順利！

Mohsin