Масштабирование конвейеров данных с помощью генеративного ИИ

Инженерия данных развивается быстрыми темпами, поскольку генеративный ИИ вводит новые парадигмы для обработки, структурирования и поиска информации. Чтобы оставаться впереди, специалисты по данным должны научиться интегрировать эти интеллектуальные модели непосредственно в свои потоки данных. Этот курс, основанный только на тексте, поможет вам освоить основные концепции генеративного ИИ, специально разработанные для обработки данных, и перейти от традиционной разработки потоков данных к созданию современных архитектур данных с искусственным интеллектом. Что вы узнаете: - Понять основные концепции генеративного ИИ и его роль в современной архитектуре данных - Разработка и внедрение схем генерации с дополнением поиска (RAG) в рамках каналов передачи данных - Настройка и оптимизация векторных баз данных для хранения и поиска высокомерных вложений - Автоматизация извлечения метаданных, очистки данных и сопоставления схем с использованием больших языковых моделей - Применять основные концепции MLOps для мониторинга и поддержания генеративных рабочих процессов ИИ в масштабе Учебный план начинается с основной терминологии и основных концепций ИИ, а затем постепенно переходит к практическим вопросам интеграции конвейера, векторного хранения и стратегий масштабирования. Этот курс предназначен для начинающих инженеров данных и специалистов по базам данных, которые хотят расширить свои навыки в области ИИ, не требуя предварительного опыта в области генеративного ИИ. Начните читать сегодня, чтобы подготовить свою инфраструктуру данных к следующему поколению приложений ИИ.