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Temario del curso
Introducción a Vertex AI en el ámbito empresarial
- Necesidades y retos asociados a la IA en entornos corporativos
- Descripción general de las funcionalidades empresariales ofrecidas por Vertex AI
- Ejemplos prácticos en sectores altamente regulados
Configuración de pipelines empresariales de MLOps
- Integración de Vertex AI con flujos de trabajo CI/CD
- Técnicas de automatización y orquestación de procesos
- Taller práctico: diseño de un pipeline de despliegue
Supervisión y análisis del rendimiento de los modelos
- Seguimiento continuo de los modelos con generación automática de alertas
- Paneles visuales para evaluar el desempeño de los modelos
- Taller práctico: establecimiento de mecanismos de supervisión efectivos<\/li>
Contextualización y evaluación de la IA generativa
- Implementación de técnicas para anclar los modelos en datos empresariales relevantes
- Uso de librerías especializadas para la medición del desempeño de IA generativa
- Taller práctico: configuración de flujos de evaluación rigurosos
Cumplimiento y gobernanza en el uso de Vertex AI
- Herramientas para controlar la ubicación geográfica y acceso a los datos
- Mecanismos que garantizan trazabilidad y posibilidad de auditoría sistemática
- Taller práctico: diseño de políticas normativas específicas para la organización<\/li>
Escalabilidad e integración con infraestructuras empresariales
- Métodos recomendados para ampliar rápidamente el alcance de las implementaciones basadas en Vertex AI
- Integración eficaz con sistemas y APIs propios del entorno corporativo
- Taller práctico: despliegue a gran escala adaptado al tamaño de la organización<\/li>
Análisis de casos y buenas prácticas recomendadas
- Ejemplos destacados en sectores como banca, sanidad o administración pública
- Enseñanzas derivadas de procesos exitosos de adopción empresarial
- Técnicas probadas para asegurar una gestión continua y eficiente a largo plazo
Recapitulación general y propuestas orientativas para el futuro
Requerimientos
- Experiencia en el despliegue de modelos de ML en producción
- Conocimiento de los pipelines de CI/CD
- Comprensión de los marcos de gobernanza de datos y cumplimiento normativo
Audiencia
- Ingenieros de MLOps
- Equipos de plataforma
- Responsables de cumplimiento normativo
14 Horas
Formación Corporativa a Medida
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