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Struttura del corso
Introduzione a Vertex AI per il contesto aziendale
- Requisiti e sfide legati all’implementazione dell’intelligenza artificiale in ambito aziendale
- Panoramica delle funzionalità enterprise di Vertex AI
- Casi d’uso in settori soggetti a rigorose normative
Configurazione delle pipeline MLOps aziendali
- Integrazione di Vertex AI nei flussi di lavoro CI/CD
- Automazione e orchestrazione dei processi
- Esercitazione pratica: realizzazione di una pipeline di distribuzione
Monitoraggio e osservabilità
- Monitoraggio in tempo reale dei modelli e attivazione degli avvisi
- Dashboard per la valutazione delle prestazioni dei modelli
- Esercitazione pratica: configurazione di flussi di monitoraggio
Tecnica del "Grounding" e valutazione dell’intelligenza generativa
- Utilizzo dei dati aziendali per il "grounding" dei modelli
- Librerie e strumenti di valutazione dedicati all’intelligenza generativa
- Esercitazione pratica: realizzazione di flussi di valutazione
Conformità e governance in Vertex AI
- Funzionalità relative alla residenza dei dati e al controllo degli accessi
- Auditabilità e tracciabilità delle operazioni eseguite
- Esercitazione pratica: configurazione di policy di conformità
Scalabilità ed integrazione enterprise
- Mantenimento della scalabilità nelle distribuzioni Vertex AI
- Integrazione con sistemi aziendali e API
- Esercitazione pratica: implementazione su scala enterprise
Casi d’uso e best practice
- Success stories nei settori finanziario, sanitario e pubblico
- Lezioni apprese durante l’adozione enterprise dell’intelligenza artificiale
- Best practice per un funzionamento efficace a lungo termine
Sintesi e prossimi passi
Requisiti
- Esperienza nella distribuzione di modelli di apprendimento automatico in ambienti produttivi
- Familiarità con le pipeline CI/CD
- Conoscenza dei principi della governance dei dati e delle norme di conformità
Destinatari del corso
- Ingegneri MLOps
- Tecnici dei team platform
- Responsabili della conformità normativa
14 ore
Recensioni (1)
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