Atelier Red Hat AI Roadshow
Description
AperçuUne expérience d'une demi-journée, le roadshow Red Hat AI vous donne un aperçu de la façon d'accélérer le temps de valorisation des applications alimentées par l'IA qui se déploient sur le cloud hybride. Vous pouvez ainsi augmenter la productivité de l'équipe, améliorer les expériences client et favoriser l'innovation avec une IA prête pour l'entreprise, y compris l'IA générative et prédictive. Vous verrez également comment mesurer l'impact commercial d'une initiative AI.Dans le cadre du roadshow, les participants auront l'occasion de construire, former et déployer des modèles d'IA et de les intégrer dans une application lors d'un laboratoire pratique. Ils vivront ce que c'est que de passer d'une idée à la construction d'un modèle précis pour avoir une application prête pour la production.Que vous apprendrez et expérimenterez :Ce qu'il faut pour construire une application sécurisée et évolutive alimentée par l'IA et montrer l'impact commercial qu'elle génèreComment l'IA générative est utilisée comme un catalyseur stratégique par les entreprisesComment Red Hat AI accélère l'innovation dans le domaine de l'IA et réduit le coût opérationnel de développement et de livraison de solutions IA à travers des environnements cloud hybridesComment obtenir des inférences rapides, cohérentes et rentablesPourquoi et comment aligner les modèles sur les données privées de l'entrepriseInnover avec l'IA AgenteApproches d'autres obstacles communs à l'IA : sécurité et sûreté de l'IA, service de modèles privés à des utilisateurs internes et mesure de la valeur de l'IAExpérience pratique avec une plateforme MLOps : Construire et former différents types de modèles, les intégrer dans une application frontend pour créer de nouvelles fonctionnalités, et tester l'application en tant qu'utilisateur. Aucune expérience en IA n'est requise.
Highlights
Qui devrait assister :Ingénieur IAIngénieurs de donnéesScientifiques des donnéesIngénieur MLDécideurs ITDirecteurs ITArchitectes d'infrastructureSpécialistes d'infrastructureArchitectes d'entrepriseDéveloppeursArchitectes d'applicationResponsables d'équipe de développementSavoir avant d'y allerLes opérations, les développeurs et les praticiens de la science des données participant au laboratoire pratique devraient avoir ces outils suggérés et une connaissance de ces domaines :Un ordinateur portable fonctionnant sous Windows, MacOS ou Linux avec le navigateur web Firefox ou Chrome.Concepts Kubernetes de niveau débutant.Une compréhension générale des conteneurs Linux (par exemple, Docker, CRI-O, etc.).Connaissance générale de la terminologie de l'IA (par exemple, apprentissage automatique, apprentissage profond, modèles fondamentaux, etc.).Aucune expérience en IA n'est requise.
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