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Modèles de diffusion d'événements en temps réel pour les applications natives de l'IA
Explorez comment les modèles de diffusion d'événements alimentent les applications d'IA grâce à l'analyse en temps réel, l'enrichissement des données et le traitement des flux pour une intelligence renforcée et une infrastructure fiable.
Toronto Machine Learning Series (TMLS)
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Aperçu
Explorez comment les modèles de diffusion d'événements alimentent les applications d'IA grâce à l'analyse en temps réel, l'enrichissement des données et le traitement des flux pour une intelligence renforcée et une infrastructure fiable.
Programme
- Introduction au streaming d'événements en temps réel
- Fondamentaux des architectures de streaming d'événements
- Modèles de streaming d'événements pour les applications IA
- Analytique en temps réel avec des flux d'événements
- Traitement et gestion des flux de données
- Considérations sur l'infrastructure et l'évolutivité
- Outils et plateformes pour le streaming d'événements
- Études de cas et applications
- Projet pratique
- Tendances futures du streaming d'événements en temps réel pour l'IA
- Résumé et révision
Aperçu du streaming d'événements et son importance dans l'IA
Concepts clés : Flux, événements et traitement en temps réel
Cadres et technologies de traitement de flux
Sourcing d'événements et Séparation des responsabilités Commande-Question (CQRS)
Comparaison : Traitement par lots vs. traitement de flux
Microservices pilotés par événements
Modèles d'enrichissement et de transformation des données
Modèles pour l'agrégation de données en temps réel
Requêtes continues et tableaux de bord en temps réel
Détection d'anomalies en temps réel
Exploitation de l'apprentissage automatique dans l'analyse des flux
Traitement avec état vs. sans état
Gestion des données tardives et jointures de flux
Assurer la cohérence et la fiabilité des données
Déploiement et gestion du traitement de flux d'événements sur les plateformes cloud
Mise à l'échelle horizontale des systèmes de traitement de flux
Haute disponibilité et tolérance aux pannes
Aperçu d'Apache Kafka, d'Apache Flink, et d'autres outils clés
Intégration avec des cadres et plateformes d'IA
Choisir le bon outil pour votre cas d'utilisation
Exemples réels d'applications natives IA utilisant le streaming d'événements
Meilleures pratiques et leçons apprises des leaders de l'industrie
Construction d'une application IA avec le streaming d'événements en temps réel
Mise en œuvre d'un pipeline de traitement d'événements simple
Technologies émergentes et innovations
Rôle évolutif de l'IA dans le traitement de flux
Principaux enseignements du cours
Préparation aux sujets avancés et apprentissages futurs
Sujets
Science des données