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

Aperçu

Explorez l'état actuel de l'IA générative et de l'apprentissage automatique dans les environnements natifs du cloud, y compris les tendances, les défis et les outils émergents pour les flux de travail LLMOps/MLOps, les garde-fous de l'IA et l'optimisation de la production.

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

Sujets

Informatique