Inteligencia Continua - Manteniendo su Aplicación de IA en Producción

Resumen

Explore la adaptación de prácticas de Entrega Continua para aplicaciones de IA, abordando desafíos en la transición de la investigación a la producción y en el mantenimiento de sistemas con datos en evolución.

Programa de estudio

• Introducción a la Inteligencia Continua
Definición e importancia en IA
Diferencias clave entre aplicaciones tradicionales y sistemas de IA
• Ciclo de Vida de Aplicaciones de IA
Visión general de la investigación y desarrollo de IA
Transición de la investigación a la producción
• Adaptación de Entrega Continua para IA
Principios de Entrega Continua
Desafíos únicos para sistemas de IA
Integración de flujos de trabajo CI/CD con IA
• Gestión de Datos en Sistemas de IA
Importancia de los datos en IA
Manejo de conjuntos de datos en evolución
Versionado y monitoreo de datos
• Gestión y Despliegue de Modelos
Mejores prácticas para el versionado de modelos
Técnicas para la integración continua de modelos
Estrategias para el despliegue de modelos en producción
• Monitoreo y Mantenimiento de Aplicaciones de IA
Configuración de sistemas de monitoreo para IA
Detección de anomalías y alertas
Bucles de retroalimentación automatizados
• Abordar el Desplazamiento en Sistemas de IA
Comprensión del desplazamiento de conceptos y datos
Métodos para detectar y mitigar el desplazamiento
• Herramientas y Tecnologías
Panorama de herramientas para la inteligencia continua
Estudios de casos de implementaciones exitosas
• Desafíos y Soluciones en Sistemas de Producción de IA
Errores comunes y cómo evitarlos
Ejemplos del mundo real y lecciones aprendidas
• Tendencias Futuras en Inteligencia Continua
Tecnologías y metodologías emergentes
Prácticas en evolución en IA y entrega continua
• Proyecto Final
Implementación práctica de un flujo de trabajo de inteligencia continua
Evaluación y revisión por pares de soluciones

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Asignaturas

Conferencias