L'état de l'IA générative et du ML dans l'écosystème natif du cloud

Aperçu

Plongez dans le monde dynamique de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'apprentissage automatique (ML) alors qu'ils s'intègrent dans les écosystèmes cloud natifs. Cette exploration perspicace dévoile les dernières tendances, les défis significatifs, et les outils émergents qui révolutionnent les workflows LLMOps/MLOps.

Apprenez à propos de la mise en œuvre des garde-fous de l'IA et des stratégies efficaces pour optimiser les opérations de production. Ce cours est parfait pour ceux qui cherchent à approfondir leur compréhension de l'IA et du ML à l’intersection des technologies cloud de pointe.

Rejoignez-nous alors que nous naviguons dans le paysage évolutif de la technologie de l'IA dans les environnements cloud natifs, présenté par YouTube.

Ce contenu relève des catégories de Cours d'Intelligence Artificielle et Cours en Informatique, s'adressant aux innovateurs et technologues désireux de rester à l'avant-garde des avancées technologiques.

Programme

• Introduction à GenAI et ML dans les écosystèmes Cloud Native
Aperçu des concepts Cloud Native
Définition de GenAI et Machine Learning
• Tendances actuelles dans GenAI et ML
Adoption de GenAI dans le Cloud
Innovations dans les grands modèles de langage (LLM)
Intégration avec l'IoT et l'informatique en périphérie
• Défis dans GenAI et ML Cloud Native
Préoccupations concernant la sécurité et la confidentialité des données
Gestion des ressources et évolutivité
Problèmes de réglementation et de conformité
• Outils émergents pour LLMOps et MLOps
Vue d'ensemble de LLMOps et MLOps
Principaux outils et cadres
Meilleures pratiques pour l'automatisation des workflows
• Garde-fous de l'IA en production
Importance de l'éthique et de la responsabilité de l'IA
Outils et techniques pour la construction de garde-fous pour l'IA
Assurer l'interprétabilité et la transparence des modèles
• Stratégies d'optimisation de la production
Conteneurisation et orchestration
Intégration continue et livraison (CI/CD) dans le ML
Techniques de surveillance et d'optimisation de l'inférence
• Études de cas et applications industrielles
Histoires de réussite dans différentes industries
Analyse des mises en œuvre échouées et leçons apprises
• Directions futures et opportunités
Nouvelles technologies et innovations émergentes
Prédictions pour l'évolution de GenAI et ML dans le Cloud Native
Planification stratégique pour les futurs développements
• Conclusion et session de questions-réponses
Résumé des points clés
Forum ouvert pour les questions des participants

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Sujets

Informatique