Gestire il ciclo di vita dell'AI in Azure

Le organizzazioni stanno adottando rapidamente l'intelligenza artificiale, ma la distribuzione di un modello è solo il primo passo. Per fornire un valore aziendale reale, è necessario comprendere come gestire, monitorare e mantenere i sistemi AI durante l'intero ciclo di vita operativo. Questo corso solo testuale ti guida attraverso i concetti fondamentali del ciclo di vita dell'AI in Azure, aiutandoti a passare dalla costruzione di modelli di base a implementazioni di produzione sostenibili. Imparerai a supervisionare ogni fase di un progetto AI, garantendo conformità, prestazioni e affidabilità utilizzando gli strumenti di Azure. Concentrandoti sulle moderne pratiche MLOps (Machine Learning Operations) e sui principi di AI responsabile, acquisirai le competenze necessarie per mantenere i tuoi modelli accurati e sicuri nel tempo. Cosa imparerai: - Comprendere le fasi principali del ciclo di vita dell'AI, dalla preparazione dei dati alla distribuzione - Configurare gli spazi di lavoro di Azure Machine Learning e gestire le risorse computazionali basate su cloud - Implementare i principi MLOps per automatizzare i pipeline di addestramento, test e distribuzione dei modelli - Monitorare i modelli di produzione per la deriva dei dati, il degrado delle prestazioni e la latenza del sistema - Applicare pratiche di AI responsabile, inclusa la valutazione dell'equità e l'interpretabilità del modello - Gestire il versioning, la lineage e il tracciamento dei metadati dei modelli all'interno di Azure Iniziamo con la terminologia essenziale e il quadro concettuale della governance dell'AI, stabilendo una solida base. Successivamente, esplorerai guide scritte passo-passo sulla configurazione degli ambienti, la distribuzione dei modelli e la creazione di sistemi di monitoraggio automatizzati. Ogni concetto è rafforzato con scenari pratici ed esempi di configurazione. Questo corso è progettato per principianti, sviluppatori e project manager che desiderano comprendere le operazioni AI nel cloud. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Azure o la distribuzione di machine learning. Inizia oggi il tuo percorso verso la gestione di sistemi AI affidabili e pronti per la produzione in Azure.