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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