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

Resumen

Sumérgete en el dinámico mundo de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) y el Aprendizaje Automático (ML) mientras se integran dentro de los ecosistemas nativos de la nube. Esta exploración perspicaz descubre las últimas tendencias, desafíos significativos y las herramientas emergentes que están revolucionando los flujos de trabajo de LLMOps/MLOps.

Aprende sobre la implementación de barreras de seguridad de IA y estrategias efectivas para optimizar las operaciones de producción. Este curso es perfecto para aquellos que buscan profundizar su comprensión de la IA y el ML en la intersección de las tecnologías de nube más avanzadas.

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Este contenido cae bajo las categorías de Cursos de Inteligencia Artificial y Cursos de Ciencias de la Computación, atendiendo a innovadores y tecnólogos ansiosos por mantenerse a la vanguardia de los avances tecnológicos.

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

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Asignaturas

Ciencias de la Computación