Validación y Protección de la IA en Producción

Resumen

This long course focuses on the operational lifecycle of agentic AI systems:

robust partitioning and dataset management, automated retraining pipelines, continuous monitoring for drift and anomalies, testing and secure deployment, and performance optimization of code and pipelines. You will practice partitioning strategies (time-series and stratified), monitoring and drift detection metrics (PSI and KS), and build CI/CD notebooks and automated workflows for model retraining and re-deployment using tools like MLflow and GitHub Actions.

The course addresses software-engineering best practices—clean code, profiling, unit and integration testing—and dependency risk assessment to maintain secure, reliable production systems. Practical assignments include building monitoring alerting rules, implementing retraining triggers, diagnosing runtime bottlenecks, and integrating human-in-the-loop feedback systems to continuously improve models in production while ensuring high code quality and security hygiene.

Programa

• Partición y Monitoreo Efectivo de Modelos de IA
Este módulo está diseñado para científicos de datos e ingenieros que abordan la crisis silenciosa del desvío de modelos. En este curso, pasarás más allá del despliegue para asegurar la confiabilidad a largo plazo del modelo. Dominarás tres pilares críticos de MLOps: particionamiento de datos justo usando divisiones estratificadas y de series temporales, y monitoreo continuo para detectar desvío de datos o conceptos mediante el Índice de Estabilidad de la Población (PSI) y la Divergencia de KL. A través de laboratorios prácticos, construirás canalizaciones de reentrenamiento automatizadas y auto-reparables. Al dominar todo el ciclo de vida, desarrollarás sistemas de IA de grado de producción que se adaptan a nuevos datos y ofrecen un valor duradero.
• Automatiza, Evalúa y Despliega Modelos de ML con Confianza
Este es un módulo práctico para ingenieros de ML que buscan dominar MLOps de grado de producción. Te ayudará a ir más allá de las puntuaciones de precisión para tomar decisiones basadas en datos analizando las pruebas de hiperparámetros de Optuna, equilibrando el rendimiento con indicadores clave de rendimiento de negocio como latencia y costo. Construirás una canalización completa de CI/CD usando GitHub Actions, integrando MLflow para el seguimiento de experimentos y la reproducibilidad. Implementando puertas de validación automatizadas, asegurarás que solo los modelos de alto rendimiento lleguen a producción. Este curso te equipa con un proyecto listo para portafolio, demostrando tu capacidad para cerrar la brecha entre la experimentación y el valor real escalable.
• Optimiza Python para IA Agente
Este módulo está diseñado para desarrolladores que buscan elevar su código de funcional a profesional. En IA, el código ineficiente o ilegible afecta el rendimiento y la colaboración. Este curso te equipa con prácticas de ingeniería de software para escribir Python que sea tanto altamente eficiente como excepcionalmente claro. Dominarás los estándares PEP 8, las pistas de tipo y las cadenas de documentación descriptivas para producir módulos mantenibles. A través de laboratorios prácticos, realizarás ajustes sistemáticos usando cProfile para identificar cuellos de botella y refactorizar para mejorar la velocidad. Al final, equilibrarás con confianza la legibilidad con la eficiencia de ejecución, asegurando que tus sistemas de IA sean robustos, escalables y listos para producción.
• Prueba y Asegura tu Código de IA
En este módulo, los estudiantes demuestran maestría construyendo un conjunto de pruebas robusto usando pytest para alcanzar una cobertura de código del 88%. El currículo se centra en un escenario del mundo real: evaluar una actualización de LangChain (de la v0.1.5 a la v0.1.8) dentro de un entorno local de Python. Analizarás registros de cambios para identificar depreciaciones, realizarás análisis de seguridad y ejecutarás pruebas de integración para asegurar la compatibilidad. A través de laboratorios prácticos y cuestionarios basados en escenarios, desarrollarás un informe estructurado que cubre evaluaciones de actualizaciones y mejoras de CI/CD. Este proyecto final sirve como un recurso profesional para proteger el código de IA y asegurar la fiabilidad de producción a largo plazo.
• Detecta Anomalías de IA: Detectores de Desviaciones en Tiempo Real
Este módulo está diseñado para ingenieros de MLOps enfocados en la fiabilidad de producción. Las alertas estáticas a menudo fallan en entornos dinámicos; este curso te enseña a construir sistemas inteligentes de alerta temprana para capturar fallas silenciosas antes de que escalen. Dominarás métodos estadísticos como la puntuación Z y EWMA (Promedio Móvil Exponencialmente Ponderado) para detectar anomalías usando umbrales dinámicos en datos de transmisión. Más allá de las estadísticas, implementarás modelos Isolation Forest para descubrir anomalías complejas. A través de laboratorios prácticos, aprenderás a diferenciar fallas del sistema de desvíos benignos, ajustando parámetros para minimizar falsos positivos y la fatiga de alertas en pipelines MLOps modernos y robustos.
• Automatización, Análisis y Retroalimentación de IA
Este módulo es para profesionales de MLOps que construyen sistemas resilientes y auto-mejorados. Para combatir el desvío de modelos, aprenderás a diseñar canalizaciones Human-in-the-Loop (HITL) que encaminan predicciones de baja confianza para revisión experta y automatizan el reentrenamiento con datos de alta calidad. Más allá de las métricas básicas, dominarás técnicas avanzadas de evaluación. A través de laboratorios prácticos, generarás curvas de Precisión-Recall (PR) y aplicarás métodos de remuestreo para una mejor generalización. Al aprender a seleccionar umbrales de decisión óptimos, equilibrarás los objetivos del negocio, como maximizar el recall mientras se minimizan las falsas alarmas, transformando la habilidad humana en un motor continuo para la excelencia del modelo.
• Monitoreo y Reentrenamiento en Producción
Este módulo te enseña a construir una canalización de MLOps autónoma y de extremo a extremo que mantiene la salud a largo plazo de tus modelos de producción. Aprenderás a diseñar un sistema dinámico y auto-reparable que va más allá de los despliegues estáticos. Implementarás un monitoreo robusto para rastrear indicadores clave de rendimiento y configurarás la detección automatizada de desvíos para identificar cambios en datos o conceptos en tiempo real. Cuando se detecte un desvío, tu sistema activará una canalización de reentrenamiento reproducible. Finalmente, aprenderás a validar automáticamente y desplegar sin problemas el modelo reentrenado, asegurando que tus sistemas de IA sigan siendo precisos, confiables y efectivos sin intervención manual.

Impartido por

Professionals from the Industry

Materias

Computer Science