Databricks: Построение практической структуры данных для ИИ

Создайте практическую структуру данных для ИИ на этом живом онлайн-курсе Databricks и Mojo AI Studio 23 августа 2026 года. Узнайте, как «датабрики», которые можно повторно использовать, могут дать мощность приложениям, агентам, панелям управления и автоматизированным рабочим процессам. ## Превратите разбросанную информацию в полезный строительный материал для ИИ Надежные ИИ-продукты зависят от большего количества факторов, чем модели и подсказки: им нужны данные, которые были собраны, структурированы и подготовлены с учетом их дальнейшего использования. В ходе этого практического занятия Скотт представит концепцию Датабриков — небольших, многоразовых компонентов данных, предназначенных для поддержки нескольких downstream систем и бизнес-потребностей. Вместо того, чтобы потеряться в терминологии предприятия или сосредоточиться на запоминании единой платформы, курс исследует архитектуру данных как практическую дисциплину. Вы узнаете, как мыслить о данных как о строительном материале, который можно формировать в надежные основы для ИИ-приложений. Сессия будет охватывать: - Какие данные собирать для ИИ-продукта или рабочего процесса - Как структурировать информацию, чтобы ее можно было повторно использовать - Почему очистка данных имеет значение до того, как они попадут в ИИ-систему - Как сохранить контекст, который придает данным смысл - Способы, которыми компоненты данных могут поддерживать ИИ-приложения и агентов - Как те же основы могут питать панели управления, автоматизации и бизнес-процессы - Что должно произойти, прежде чем downstream ИИ-системы смогут выдавать надежные результаты ## Для кого это? Этот курс предназначен для строителей, которые хотят четкого, практического подхода к архитектуре данных без «туманности предприятия». Это должно быть актуально для людей, работающих над приложениями искусственного интеллекта, продуктами с низким кодом, автоматизированными рабочими процессами, панелями управления или системами на основе агентов, особенно теми, кто сталкивается с фрагментированной информацией, которая должна стать повторно используемой и надежной. Акцент делается на понимании переносимых принципов, а не на погоне за модными терминами. Участники могут ожидать концептуальной и практической основы для решения о том, как следует собирать и готовить информацию, прежде чем она станет частью реального ИИ-продукта. ## Формат мероприятия… Зарегистрируйтесь на это мероприятие