Modèles de diffusion d'événements en temps réel pour les applications natives de l'IA

Aperçu

Explore how event streaming patterns power AI applications through real-time analytics, data enrichment, and stream processing for enhanced intelligence and reliable infrastructure.

Programme

• Introduction au streaming d'événements en temps réel
Aperçu du streaming d'événements et son importance dans l'IA
Concepts clés : Flux, événements et traitement en temps réel
• Fondamentaux des architectures de streaming d'événements
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
• Modèles de streaming d'événements pour les applications IA
Microservices pilotés par événements
Modèles d'enrichissement et de transformation des données
Modèles pour l'agrégation de données en temps réel
• Analytique en temps réel avec des flux d'événements
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 et gestion des flux de données
Traitement avec état vs. sans état
Gestion des données tardives et jointures de flux
Assurer la cohérence et la fiabilité des données
• Considérations sur l'infrastructure et l'évolutivité
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
• Outils et plateformes pour le streaming d'événements
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
• Études de cas et applications
Exemples réels d'applications natives IA utilisant le streaming d'événements
Meilleures pratiques et leçons apprises des leaders de l'industrie
• Projet pratique
Construction d'une application IA avec le streaming d'événements en temps réel
Mise en œuvre d'un pipeline de traitement d'événements simple
• Tendances futures du streaming d'événements en temps réel pour l'IA
Technologies émergentes et innovations
Rôle évolutif de l'IA dans le traitement de flux
• Résumé et révision
Principaux enseignements du cours
Préparation aux sujets avancés et apprentissages futurs

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Matières

Data Science