Databricks: Zbuduj praktyczną podstawę danych dla AI

Zbuduj praktyczną podstawę danych dla AI w tej live online klasie Databricks i Mojo AI Studio w dniu 23 sierpnia 2026 roku. Dowiedz się, jak wielokrotnego użytku „cegły danych” mogą wspierać aplikacje, agentów, pulpity nawigacyjne i procesy automatyzacji. ## Przekształć rozproszone informacje w przydatny materiał budowlany AI Niezawodne produkty AI zależą od więcej niż modeli i podpowiedzi: potrzebują danych, które zostały zebrane, uporządkowane i przygotowane z myślą o ich ostatecznym zastosowaniu. W tej praktycznej sesji Scott przedstawi pomysł Cegieł Danych, małych, wielokrotnego użytku komponentów danych zaprojektowanych, aby wspierać wiele systemów downstream i potrzeb biznesowych. Zamiast gubić się w terminologii przedsiębiorstwa lub skupiać się na zapamiętywaniu jednej platformy, klasa bada architekturę danych jako praktyczną dyscyplinę. Dowiesz się, jak myśleć o danych jako materiale budowlanym, który może być uformowany w niezawodne podstawy dla aplikacji AI. Sesja będzie badać: - Jakie dane zbierać dla produktu AI lub procesu roboczego - Jak uporządkować informacje, aby można je było wielokrotnie wykorzystać - Dlaczego czyszczenie danych ma znaczenie, zanim dotrą do systemu AI - Jak zachować kontekst, który nadaje danym znaczenie - W jaki sposób komponenty danych mogą wspierać aplikacje i agentów AI - Jak te same podstawy mogą zasilać pulpity nawigacyjne, automatyzacje i procesy biznesowe - Co musi się wydarzyć, zanim systemy AI downstream będą mogły produkować niezawodne wyniki ## Dla kogo jest ta klasa? Ta klasa jest skierowana do twórców, którzy pragną jasnego, praktycznego podejścia do architektury danych bez „mgły przedsiębiorstw.” Powinna być relevantna dla osób pracujących nad aplikacjami sztucznej inteligencji, produktami low-code, procesami automatyzacji, pulpitami nawigacyjnymi lub systemami opartymi na agentach, szczególnie tymi, które zajmują się rozproszonymi informacjami, które muszą stać się wielokrotnego użytku i niezawodne. Podkreślenie ma na celu zrozumienie zasad przekładalnych, a nie gonić za modnymi słowami. Uczestnicy mogą oczekiwać koncepcyjnej i praktycznej ramy do decydowania, jak informacje powinny być zbierane i przygotowywane, zanim staną się częścią prawdziwego produktu AI. ## Format wydarzenia… Zarejestruj się na to wydarzenie