Kursus Pelatihan Menguasai Basis Data Vektor untuk Solusi AI yang Skalabel

Pendahuluan

• Apa itu basis data vektor?
• Perbandingan antara basis data vektor dengan basis data konvensional
• Gambaran umum mengenai representasi data berupa vektor (vector embeddings)

Pembuatan Representasi Data Vektor

• Teknik-teknik pembuatan representasi vektor dari berbagai jenis data
• Alat dan perpustakaan yang bisa digunakan untuk menghasilkan representasi vektor
• Praktik terbaik dalam hal kualitas serta dimensi representasi vektor

Pengindeksan dan Pencarian Data di Dalam Basis Data Vektor

• Strategi pengindeksan yang tepat untuk basis data vektor
• Cara menyusun serta mengoptimalkan indeks agar kinerja sistem meningkat
• Algoritma pencarian berdasarkan kemiripan dan penerapannya dalam praktik

Peran Basis Data Vektor dalam Pengembangan Machine Learning (ML)

• Integrasi antara basis data vektor dengan model machine learning
• Cara mengatasi masalah yang umum muncul saat menyusun integrasi tersebut
• Contoh penggunaannya: sistem rekomendasi, pengambilan informasi berbasis gambar, serta pemrosesan bahasa alami (NLP)
• Studi kasus keberhasilan penerapan basis data vektor dalam proyek nyata

Skalabilitas dan Kinerja Sistem

• Tantangan yang muncul saat ingin mengekspansi penggunaan basis data vektor
• Teknik-teknik menyusun sistem basis data vektor secara terdistribusi
• Metrik kinerja dan metode pemantauannya

Proyek Praktis dan Studi Kasus

• Aktivitas praktik: Membuat implementasi solusi berbasis basis data vektor secara langsung
• Tinjauan terhadap penelitian serta penerapan mutakhir di bidang ini
• Presentasi kelompok beserta tanggapan dari instruktur dan peserta lainnya

Penutup dan Arah Pengembangan Selanjutnya