AI 與 ML 的矢量數據庫和數據管理

矢量數據庫是專門用於高效存儲、搜索和檢索高維矢量的數據庫。它們特別適用於根據相似性或接近性比較數據點的應用程序中，例如機器學習（ML）和人工智能（AI）。
本課程旨在幫助學生學會為人工智能和機器學習應用程序設計、實現和管理矢量數據庫，以及進行高效的相似性搜索和高維數據處理。該課程使用 Python 語言，並將 Python 編程培訓納入課程內容的一部分，為不熟識 Python 編程的學生打好基礎。
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矢量數據庫的常見用例：
1. 推薦系統：向量數據庫可根據特徵向量查找相似的物品或用戶，實現個性化推薦。
  2. 圖像搜索和電腦視覺：高維特徵向量可以模擬圖像，允許向量數據庫執行相似性搜索，以用於圖像檢索或對象識別任務。
  3. 自然語言處理（NLP）：詞嵌入和文檔向量可以存儲在向量數據庫中，用於文本相似性搜索、語義分析和機器翻譯等任務。
  4. 異常檢測：向量數據庫可以通過將特徵向量與其餘數據進行比較來識別異常數據點或異常值。
  5. 聚類和分類：在無監督和被監督的 ML 場景中，向量數據庫可用於執行聚類和分類的任務。



課程大綱：
學習 Python（40小時）：
第 1 週：Python 編程簡介（10 小時）
  • Python 數據類型、變量和運算符（3 小時）
  • 控制結構：條件、循環和異常處理（4 小時）
  • 函數、模塊和庫（3 小時）
第 2 週：Python 中的面向對象編程（10 小時）
  • 類、對象和繼承（4 小時）
  • 封裝、多態和抽象（4 小時）
  • 設計模式和最佳實踐（2 小時）
第 3 週：用於數據操作和可視化的 Python 庫（10 小時）
  • 用於數值計算的 NumPy（3 小時）
  • 用於數據操作的 Pandas（4 小時）
  • 用於數據可視化的 Matplotlib（3 小時）
第 4 週：Python 中的線性代數概念和實現（10 小時）
  • 向量、矩陣和運算（4 小時）
  • 線性變換和特徵值/特徵向量（3 小時）
  • 優化簡介（3 小時）

矢量數據庫（160小時）：
第 1 週：矢量數據庫和高維數據簡介（10 小時）
  • 了解矢量數據庫及其在 AI 和 ML 中的作用（3 小時）
  • 高維數據表示和挑戰（4 小時）
  • 距離度量和相似性搜索簡介（3 小時）
第 2 週：索引技術和距離度量（10 小時）
  • 矢量數據庫索引技術概述（4 小時）
  • k-d 樹、球樹、HNSW 圖和 LSH（4 小時）
  • 距離度量：歐氏距離、餘弦相似度和曼哈頓距離（2 小時）
第 3-4 週：索引技術和距離度量的實踐練習（20 小時）
第 5 週：矢量數據庫工具和 ML 框架集成（10 小時）
  • Pinecone、Faiss、Annoy 和帶矢量擴展的 Elasticsearch 簡介（4 小時）
  • 每個工具的實踐練習（4 小時）
  • 與用於機器學習應用程序的 TensorFlow 和 PyTorch 集成（2 小時）
第 6-7 週：矢量數據庫工具的案例研究和實踐練習（20 小時）
第 8 週：可擴展性和高級主題（10 小時）
  • 數據分區、負載平衡和分佈式索引（3 小時）
  • 查詢處理和優化技術（4 小時）
  • 數據存儲和管理策略（2 小時）
  • 矢量數據庫中的安全、隱私和監控（1 小時）
第 9-10 週：真實世界的用例和應用程序（20 小時）
  • 圖像搜索和計算機視覺（5 小時）
  • 自然語言處理和文本相似性（5 小時）
  • 推薦系統（5 小時）
  • 異常檢測和聚類（5 小時）
第 11-14 週：最終項目 - 提案、設計和實施（40 小時）
第 15 週：最終項目的展示和評估（10 小時）
第 16 週：課程複習和繼續學習的其他資源（10 小時）
第 17 週：高級距離度量和評估技術（10 小時）
  • Minkowski 距離、Jaccard 相似度和其他距離指標（4 小時）
  • 評估相似性搜索質量的技術（3 小時）
  • 基準測試和性能分析（3 小時）
第 18 週：與 AI 和 ML 框架的高級集成（10 小時）
  • 將向量數據庫與強化學習框架結合使用（4 小時）
  • 與其他人工智能框架和庫的集成（3 小時）
  • 跨框架兼容性和最佳實踐（3 小時）
第 19 週：新興趨勢和前沿研究（10 小時）
  • 調查矢量數據庫研究的最新進展（4 小時）
  • 分析影響矢量數據庫的 AI 和 ML 新興趨勢（3 小時）
  • 討論開放的研究問題和潛在的未來發展（3 小時）
第 20 週：優化和性能調整（10 小時）
  • 優化矢量數據庫性能的技術（4 小時）
  • 負載測試和壓力測試（3 小時）
  • 識別和解決性能瓶頸（3 小時）
第 21 週：矢量數據庫中的數據隱私和安全（10 小時）
  • 保護隱私的相似性搜索技術（4 小時）
  • 矢量數據庫中的安全數據存儲和訪問控制（3 小時）
  • 法規和合規注意事項（3 小時）
第 22 週：構建自定義矢量數據庫解決方案（10 小時）
  • 開源矢量數據庫項目概述（3 小時）
  • 設計和實施自定義矢量數據庫解決方案（4 小時）
  • 為開源矢量數據庫項目做貢獻（3 小時）
第 23 週：行業客座講座和案例研究（10 小時）
  • 行業專業人士關於矢量數據庫應用的客座講座（5 小時）
  • 分析各個行業的真實案例研究（5 小時）
第 24 週：課程反思和職業機會（10 小時）
  • 討論矢量數據庫和高維數據管理領域的職業道路和機會（4 小時）
  • 回顧課程概念以及它們如何應用於現實世界的問題（3 小時）
  • 準備工作面試和作品集開發（3 小時）