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Ends 8 June 2025
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Créer un chatbot IA en temps réel pour les réseaux sociaux avec Confluent et Databricks
Apprenez à créer un chatbot pour les réseaux sociaux alimenté par l'IA en utilisant Confluent et Databricks, permettant un engagement client en temps réel et des réponses automatisées aux avis sur les produits.
Confluent
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2544 Cours
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Aperçu
Apprenez à créer un chatbot pour les réseaux sociaux alimenté par l'IA en utilisant Confluent et Databricks, permettant un engagement client en temps réel et des réponses automatisées aux avis sur les produits.
Programme
- Introduction aux chatbots IA
- Fondamentaux du traitement de données en temps réel
- Démarrage avec Confluent
- Création de pipelines de données en temps réel
- Introduction à Databricks
- Développement du chatbot IA
- Intégration de Confluent et Databricks
- Création de l'interface du chatbot en temps réel
- Déploiement et surveillance
- Meilleures pratiques et considérations de sécurité
- Projet final : Construire et déployer un chatbot IA en temps réel
- Résumé du cours et prochaines étapes
Aperçu de la technologie des chatbots
Applications des chatbots IA dans les médias sociaux
Introduction aux données en streaming
Concepts clés dans la gestion des données en temps réel
Configuration de la plateforme Confluent
Comprendre Apache Kafka et l'écosystème Confluent
Production et consommation de messages
Concevoir une architecture de données pour les chatbots
Intégration de Confluent avec les plateformes de médias sociaux
Configuration de l'environnement Databricks
Travailler avec les notebooks Databricks
Utilisation d'Apache Spark pour le traitement des données
Bases du traitement du langage naturel (NLP)
Entraîner des modèles de chatbot avec MLlib
Exploiter des modèles pré-entraînés pour les données des médias sociaux
Flux de données de Confluent vers Databricks
Traitement et analyse des données en temps réel
Conception des interactions utilisateur pour les médias sociaux
Mise en œuvre de systèmes de réponse automatique
Déployer le chatbot dans un environnement de production
Configuration de la surveillance et de la journalisation pour les systèmes en temps réel
Assurer la confidentialité et la sécurité des données
Évolutivité et fiabilité dans les systèmes en temps réel
Spécification et exigences du projet
Présentation et partage des résultats
Récapitulatif des principaux enseignements
Ressources supplémentaires et parcours d'apprentissage
Sujets
Programmation