L'état de GenAI et ML dans l'écosystème cloud natif

Aperçu

Programme

• Introduction à GenAI & ML dans les Environnements Cloud-Natif
Aperçu des Architectures Cloud-Natives
Définitions et Portée de GenAI et ML
• Tendances Actuelles dans GenAI et ML
Adoption de GenAI et ML dans les Applications Cloud-Natives
Innovations dans les Modèles de Langage et l'Apprentissage par Transfert
• Outils Cloud-Natifs pour GenAI & ML
Aperçu de Kubernetes et de la Conteneurisation
Microservices et Architectures Serverless
Outils et Plateformes Émergents
• Flux de Travail LLMOps/MLOps
Automatisation des Flux de Travail et CI/CD pour ML
Entraînement, Déploiement et Surveillance des Modèles
Études de Cas et Meilleures Pratiques
• Stratégies d'Optimisation
Evolutivité et Réglage des Performances dans les Environnements Cloud
Techniques d'Optimisation des Coûts
• Garde-Fous de Sécurité en IA
Considérations Éthiques dans le Déploiement de l'IA
Mise en Place de Mesures de Sécurité et de Confidentialité
Détection et Atténuation des Biais
• Défis dans l'Écosystème Cloud-Natif GenAI & ML
Gestion et Gouvernance des Données
Intégration avec les Systèmes Hérités
• Directions Futures
Innovations Potentielles et Technologies Disruptives
Prédictions pour l'Évolution de GenAI et ML dans des Contextes Cloud-Natifs
• Résumé du Cours et Session de Q&R
Récapitulatif des Concepts Clés
Discussion Ouverte et Retours d'Expérience

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Sujets

Informatique