Aperçu
Explorez l'adaptation des pratiques de livraison continue pour les applications d'intelligence artificielle, en abordant les défis liés à la transition de la recherche à la production et à la maintenance des systèmes avec des données en évolution.
Programme
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- Introduction à l'Intelligence Continue
-- Définition et importance dans l'IA
-- Principales différences entre les applications traditionnelles et les systèmes d'IA
- Cycle de Vie des Applications d'IA
-- Vue d'ensemble de la recherche et du développement en IA
-- Transition de la recherche à la production
- Adapter la Livraison Continue pour l'IA
-- Principes de la Livraison Continue
-- Défis uniques pour les systèmes d'IA
-- Intégration des workflows CI/CD avec l'IA
- Gestion des Données dans les Systèmes d'IA
-- Importance des données dans l'IA
-- Gestion des ensembles de données évolutifs
-- Versionnage et surveillance des données
- Gestion et Déploiement des Modèles
-- Meilleures pratiques pour le versionnage des modèles
-- Techniques pour l'intégration continue des modèles
-- Stratégies pour le déploiement des modèles en production
- Surveillance et Maintenance des Applications d'IA
-- Mise en place de systèmes de surveillance pour l'IA
-- Détection d'anomalies et alertes
-- Boucles de rétroaction automatisées
- Prendre en Compte la Dérive dans les Systèmes d'IA
-- Comprendre la dérive conceptuelle et des données
-- Méthodes pour détecter et atténuer la dérive
- Outils et Technologies
-- Aperçu des outils pour l'intelligence continue
-- Études de cas de mises en œuvre réussies
- Défis et Solutions dans les Systèmes de Production d'IA
-- Pièges courants et comment les éviter
-- Exemples réels et leçons apprises
- Tendances Futures dans l'Intelligence Continue
-- Technologies et méthodologies émergentes
-- Pratiques évolutives dans l'IA et la livraison continue
- Projet de Clôture
-- Mise en œuvre pratique d'un workflow d'intelligence continue
-- Évaluation et examen par les pairs des solutions
Enseigné par
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