ВЕБІНАР "Створення контекстно-усвідомлених AI-агентів з даними в реальному часі"

Саме так, як ми не заливаємо сирий нафту в автомобіль — ми перетворюємо її на бензин — AI не може працювати на сирих даних. Йому потрібен безперервний, відшліфований контекст. Забезпечення свіжого контексту є відсутнім архітектурним шаром для надійного AI.На цій сесії ви дізнаєтеся, як IBM, Confluent Intelligence та Google Cloud перетворюють операційні дані в свіжий контекст для AI-агентів, щоб вони могли приймати правильні рішення в потрібний час. Дивіться, як платформа потокового введення даних Confluent перетворює операційні дані на автоматизовані рішення, і як Google Cloud додає шар реального часу для розслідування та пояснення — все на основі контексту, що відображає поточний стан бізнесу.Ми демонструватимемо архітектуру в реальному часі для виявлення аномалій та розслідування — потокова телеметрія перегонів через Реальний Контекстний Двигун Confluent, де агент потокового введення даних Confluent виявляє аномалії та рекомендує час заїзду в реальному часі. Ви також побачите агента Gemini в Google Antigravity, підключеного через MCP, який розслідує ці рішення та пояснює причини їх прийняття, з регульованими даними, синхронізованими з BigQuery для історичного запису та аналізу.Ви залишитеся з практичними, нативними патернами потокового введення для переходу від крихких трубопроводів і демонстрацій до AI виробничого класу в Google Cloud, зменшуючи загальні витрати володіння (TCO).Спікери:• Каран Сачдева, IBM• Шон Фалконер, Confluent• Соhrab Рахімі, Google Cloud​Деякі корисні посилання:• Отримайте безкоштовний доступ до більше таких виступів/тренінгів на платформі Ai+ Training: https://aiplus.training/• Блог ODSC: https://opendatascience.com/• Канал Slack: https://hubs.li/Q038cQBy0• Кодекс поведінки: https://odsc.com/code-of-conduct/