El estado de GenAI y ML en el ecosistema nativo de la nube

Resumen

Explore el panorama actual de GenAI y ML en entornos nativos de la nube, incluyendo tendencias, desafíos y herramientas emergentes para flujos de trabajo de LLMOps/MLOps, optimización y barreras de seguridad para la IA.

Programa de estudio

• Introducción a GenAI y ML en Entornos Nativos de la Nube
Descripción general de las Arquitecturas Nativas de la Nube
Definiciones y Alcance de GenAI y ML
• Tendencias Actuales en GenAI y ML
Adopción de GenAI y ML en Aplicaciones Nativas de la Nube
Innovaciones en Modelos de Lenguaje y Aprendizaje por Transferencia
• Herramientas Nativas de la Nube para GenAI y ML
Descripción general de Kubernetes y la Contenerización
Microservicios y Arquitecturas sin Servidor
Herramientas y Plataformas Emergentes
• Flujos de Trabajo de LLMOps/MLOps
Automatización de Flujos de Trabajo y CI/CD para ML
Entrenamiento, Implementación y Monitoreo de Modelos
Estudios de Caso y Mejores Prácticas
• Estrategias de Optimización
Escalabilidad y Ajuste de Rendimiento en Entornos en la Nube
Técnicas de Optimización de Costos
• Barreras de Seguridad en la IA
Consideraciones Éticas en la Implementación de IA
Implementación de Medidas de Seguridad y Privacidad
Detección y Mitigación de Sesgos
• Desafíos en el Ecosistema Cloud Native GenAI y ML
Gestión y Gobernanza de Datos
Integración con Sistemas Legados
• Direcciones Futuras
Potenciales Innovaciones y Tecnologías Disruptivas
Predicciones para la Evolución de GenAI y ML en Contextos Nativos de la Nube
• Resumen del Curso y Sesión de Preguntas y Respuestas
Resumen de Conceptos Clave
Discusión Abierta y Feedback

Asignaturas

Ciencias de la Computación