Prácticas de MLOps e IA Responsable

Llevar modelos de IA generativa del desarrollo a la producción requiere más que solo código limpio; exige una infraestructura robusta y salvaguardas éticas. Este curso, solo de texto, lo guía a través de los principios esenciales de las Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) combinados con prácticas de IA responsable. Pasará de construir modelos experimentales a establecer sistemas de IA confiables, seguros y justos en entornos de producción. Lo que aprenderá: 1. Comprender los fundamentos centrales de las canalizaciones de MLOps y la gestión del ciclo de vida. 2. Implementar marcos de IA responsable para detectar sesgos y garantizar la equidad del modelo. 3. Implementar modelos de IA generativa utilizando CI/CD modernos e infraestructura en la nube. 4. Monitorear el rendimiento del modelo, la deriva de datos y la alineación ética en tiempo real. 5. Aplicar patrones de generación aumentada por recuperación (RAG) de manera segura dentro de los flujos de trabajo de producción. 6. Configurar estándares de gobernanza y cumplimiento para implementaciones de IA empresariales. Comenzando con definiciones clave y conceptos fundamentales de las operaciones de aprendizaje automático, este curso lo guía a través de la construcción de canalizaciones, estrategias de implementación y monitoreo continuo. Está diseñado para principiantes, científicos de datos y profesionales técnicos que buscan comprender la IA de producción sin necesidad de experiencia avanzada en implementación. Comience hoy su viaje hacia la construcción de sistemas de IA confiables y éticos.