Architecturer des solutions d'IA - Systèmes GenAI évolutifs

Aperçu

This course offers a comprehensive journey into architecting scalable and efficient Generative AI (GenAI) applications. It equips you with the skills to design, deploy, and optimize GenAI systems.

The course starts by laying the foundational knowledge of GenAI, including its evolution from traditional AI to modern architectures, and dives deep into core concepts such as Variational Autoencoders (VAEs) and Generative Adversarial Networks (GANs). By exploring these models, you’ll understand their vital role in enabling cutting-edge large language models (LLMs).

As you progress, you'll delve into the LGPL architecture, breaking down its components—Gates, Pipes, and Loops—through hands-on simulations. This segment helps you grasp how these elements work in synergy to build robust GenAI applications.

You'll also be introduced to best practices for building scalable systems, including containerization, load balancing, fault tolerance, and cloud-native deployment strategies. Practical lessons in infrastructure selection and deployment strategies provide a clear path toward real-world application.

The course continues with a focus on building resilient GenAI applications, with essential topics like error handling, logging, monitoring, and high availability. You'll explore advanced security concerns, disaster recovery strategies, and cost optimization techniques for building GenAI systems that are both cost-effective and highly available.

With case studies and hands-on examples, you’ll learn to apply these concepts in real-world scenarios like real-time trading systems and diagnostic recommendation systems. This course is ideal for professionals in AI, cloud computing, and software development who want to master the intricacies of building scalable and resilient GenAI systems.

The course requires a fundamental understanding of AI concepts and programming, making it suitable for intermediate-level learners aiming to advance their skills in architecting AI-driven applications.

Programme

• Introduction
Dans ce module, nous introduirons les concepts de base et les prérequis essentiels pour maîtriser les systèmes GenAI évolutifs. Vous comprendrez également la structure du cours, ce qui vous aidera à saisir les éléments clés qui guideront votre parcours d'apprentissage.
• Exploration Approfondie de GenAI (IA Générative)
Dans ce module, nous examinerons en détail l'Intelligence Artificielle Générative (GenAI), en comprenant ses concepts de base et son évolution. Grâce à des applications concrètes et une exploration des VAE et GAN, vous découvrirez la puissance et le potentiel des systèmes GenAI.
• Exploration Approfondie de l'Architecture LGPL
Dans ce module, nous explorerons en profondeur l'architecture LGPL, en examinant ses composants et couches essentiels. À travers des simulations pratiques, vous développerez une compréhension pragmatique en intégrant des Portes, Tubes, et Boucles dans des systèmes GenAI évolutifs.
• Développement d'Applications GenAI Évolutives
Dans ce module, nous examinerons les considérations clés de l'infrastructure pour les applications GenAI, en abordant la containerisation, Docker et les choix architecturaux. Vous apprendrez également à implémenter des stratégies comme l'équilibrage de charge et la tolérance aux pannes pour garantir l'évolutivité et la résilience de vos applications.
• Développement pour des Déploiements Cloud-Natifs
Dans ce module, nous explorerons comment les plateformes cloud permettent le déploiement évolutif et efficace des applications GenAI, vous aidant à comprendre les avantages clés de la construction pour le cloud.
• Développement d'Applications GenAI Résilientes
Dans ce module, nous nous concentrerons sur les stratégies visant à développer des applications GenAI résilientes, de la gestion des erreurs et exceptions à l'assurance de la disponibilité avec les systèmes de surveillance et d'alerte. Apprenez à maintenir la fiabilité et à réduire les impacts des défaillances.
• Stratégies de Reprise après Sinistre et Haute Disponibilité
Dans ce module, nous couvrirons les stratégies pour garantir que vos applications GenAI soient à la fois résilientes et performantes, en explorant les techniques de reprise après sinistre et les solutions de haute disponibilité, y compris les outils basés sur le cloud d'AWS.
• Menaces de Sécurité dans les Applications GenAI
Dans ce module, nous examinerons les menaces de sécurité courantes auxquelles font face les applications GenAI et explorerons le rôle de l'IA Explicable (XAI) dans la protection contre les risques adversatifs, vous aidant à sécuriser vos systèmes contre les menaces émergentes.
• Stratégies d'Optimisation des Coûts pour l'Infrastructure GenAI
Dans ce module, nous nous concentrerons sur les stratégies d'optimisation des coûts, y compris le dimensionnement adéquat des ressources et la containerisation. Vous apprendrez à équilibrer performance et rentabilité lors du déploiement des applications GenAI.
• Sujets Avancés dans l'Architecture des Applications GenAI
Dans ce module, nous explorerons des concepts avancés dans l'architecture GenAI, tels que l'IA Explicable, MLOps, et l'IA Éthique. Vous découvrirez également les tendances émergentes qui façonnent l'avenir des systèmes GenAI.
• Prochaines Étapes
Dans ce dernier module, nous vous fournirons des conseils pour continuer votre parcours de maîtrise des systèmes GenAI évolutifs, en offrant des recommandations pour les prochaines étapes et les opportunités d'apprentissage supplémentaires.

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Enseigné par

Packt - Course Instructors

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Matières

Computer Science