Simplifique, acelere y mejore el desarrollo con DevOps

Resumen

Explore las prácticas de DevOps para proyectos de IA y ML, incluyendo Agile, CI/CD, y herramientas como GitHub y Azure DevOps. Aprenda a agilizar los procesos de desarrollo y a mejorar la eficiencia del proyecto.

Programa de estudio

• Introducción a DevOps para IA y ML
Panorama general de los principios de DevOps
Importancia de DevOps en proyectos de IA/ML
Beneficios de integrar DevOps con IA/ML
• Metodologías Ágiles en IA/ML
Fundamentos de prácticas Ágiles
Adaptación Ágil para proyectos de IA/ML
Estudios de caso: Ágil en desarrollo de IA/ML
• Integración Continua (CI) en IA/ML
Entender conceptos de CI
Pipelines de CI para flujos de trabajo de IA/ML
Herramientas y tecnologías: Jenkins, GitHub Actions
• Entrega Continua (CD) en IA/ML
Prácticas y beneficios de CD
Construcción y despliegue de modelos de IA usando CD
Automatización de despliegues con Azure DevOps
• Control de Fuente y Colaboración
Uso efectivo de Git y GitHub
Prácticas de revisión de código y colaboración
Gestión de versiones de modelos de ML
• Infraestructura como Código (IaC)
Introducción a conceptos de IaC
Herramientas para IaC: Terraform, Azure Resource Manager
Automatización de la configuración de la infraestructura de IA
• Monitoreo y Registro en Proyectos de IA/ML
Importancia del monitoreo de aplicaciones de IA
Herramientas para registro y monitoreo: Prometheus, Grafana
Métricas personalizadas para el rendimiento de modelos de IA/ML
• Seguridad y Cumplimiento en DevOps para IA/ML
Integración de seguridad en pipelines de IA/ML
Estándares de cumplimiento para proyectos de IA/ML
Consideraciones de protección de datos y privacidad
• Escalar DevOps para Proyectos Grandes de IA/ML
Escalar pipelines de CI/CD
Gestión de grandes conjuntos de datos y modelos
Mejores prácticas para despliegues escalables de IA/ML
• Estudios de Caso y Mejores Prácticas
Ejemplos del mundo real de DevOps en IA/ML
Historias de éxito y lecciones aprendidas
Claves para una implementación efectiva de DevOps
• Tendencias Futuras en DevOps para IA/ML
Herramientas y tecnologías emergentes
Prácticas en evolución en el desarrollo de IA/ML
Preparación para futuros desafíos de DevOps en IA/ML
• Revisión del Curso y Evaluación Final
Resumen de conceptos clave
Proyecto o examen final
Retroalimentación y evaluación del curso

Asignaturas

Conferencias