El Estado de la GenAI y el ML en el Ecosistema Nativo de la Nube

Resumen

Explore el estado actual de GenAI y ML en entornos nativos de la nube, incluidas las tendencias, desafíos y herramientas emergentes para los flujos de trabajo de LLMOps/MLOps, límites de seguridad de IA y optimización de producción.

Programa de estudio

• Introducción a GenAI y ML en Ecosistemas Cloud Native
Descripción general de conceptos Cloud Native
Definición de GenAI y Aprendizaje Automático
• Tendencias actuales en GenAI y ML
Adopción de GenAI en la nube
Innovaciones en Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs)
Integración con IoT y Edge Computing
• Desafíos en GenAI y ML en Cloud Native
Preocupaciones sobre la seguridad de los datos y la privacidad
Gestión de recursos y escalabilidad
Cuestiones regulatorias y de cumplimiento
• Herramientas emergentes para LLMOps y MLOps
Descripción general de LLMOps y MLOps
Herramientas y marcos clave
Mejores prácticas para la automatización del flujo de trabajo
• Guardarraíles de Inteligencia Artificial en producción
Importancia de la ética y responsabilidad en IA
Herramientas y técnicas para construir guardarraíles de IA
Asegurar la interpretabilidad y transparencia del modelo
• Estrategias de optimización de producción
Contenerización y orquestación
Integración continua y entrega continua (CI/CD) en ML
Técnicas de optimización de monitoreo e inferencia
• Estudios de caso y aplicaciones industriales
Historias de éxito en diferentes industrias
Análisis de implementaciones fallidas y lecciones aprendidas
• Direcciones futuras y oportunidades
Tecnologías emergentes e innovaciones
Predicciones sobre la evolución de GenAI y ML en Cloud Natives
Planificación estratégica para desarrollos futuros
• Conclusión y sesión de preguntas y respuestas
Resumen de puntos clave
Foro abierto para preguntas de los participantes

Asignaturas

Ciencias de la Computación