Sztuczna inteligencja w praktyce – analiza danych, AI rozproszona i NLP

Opis

Szkolenie oferuje praktyczne podejście do wdrażania rozwiązań sztucznej inteligencji w środowisku przedsiębiorstwa, łącząc analizę danych, systemy rozproszone i przetwarzanie języka naturalnego. Program został skonstruowany tak, aby pokazać pełen cykl życia projektu AI – od koncepcji przez implementację po wdrożenie produkcyjne. Zajęcia prowadzone są w formie warsztatów z rzeczywistymi przypadkami użycia, gdzie uczestnicy poznają zarówno techniczne aspekty implementacji, jak i wyzwania organizacyjne związane z wdrażaniem AI. Kurs szczególnie skupia się na praktycznych aspektach budowy skalowalnych systemów AI i ich integracji z istniejącą infrastrukturą.

Profil uczestnika

• Architekci rozwiązań AI
• Inżynierowie ML/AI odpowiedzialni za wdrożenia
• Kierownicy zespołów AI/ML
• Data scientists pracujący nad wdrożeniami
• Programiści systemów rozproszonych
• Specjaliści ds. integracji systemów
• Deweloperzy aplikacji AI

Agenda

1. Fundamenty systemów AI
• Architektura rozwiązań AI w przedsiębiorstwie
• Przetwarzanie i przygotowanie danych
• Rozproszone systemy uczące
• Zarządzanie modelami
2. Wdrażanie modeli ML/NLP
• Architektura mikroserwisowa dla AI
• Skalowanie horyzontalne i wertykalne
• Orkiestracja kontenerów
• Continuous training
3. Optymalizacja i monitoring
• Profilowanie wydajności
• Monitorowanie drift
• Zarządzanie zasobami
• Debugowanie systemów rozproszonych
4. Integracja i bezpieczeństwo
• Bezpieczeństwo modeli AI
• Prywatność danych
• Interfejsy API dla AI
• Testowanie systemów AI

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił projektować i wdrażać skalowalne rozwiązania AI w środowisku przedsiębiorstwa. Zdobędzie umiejętność budowania systemów AI z uwzględnieniem wymagań wydajnościowych i bezpieczeństwa. Będzie w stanie zarządzać całym cyklem życia modeli uczenia maszynowego w produkcji. Nauczy się integrować systemy AI z istniejącą infrastrukturą IT w sposób bezpieczny i wydajny. Opanuje techniki monitorowania i optymalizacji rozproszonych systemów AI. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów związanych z wdrażaniem AI.Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił samodzielnie wdrażać i zarządzać rozwiązaniami bezpieczeństwa opartymi na platformie Zscaler. Zdobędzie umiejętność projektowania i implementacji architektury Zero Trust w środowisku przedsiębiorstwa. Będzie w stanie skutecznie monitorować i analizować zagrożenia w infrastrukturze chmurowej. Nauczy się optymalizować polityki bezpieczeństwa i dostosowywać je do potrzeb organizacji. Opanuje techniki integracji Zscaler z istniejącymi systemami bezpieczeństwa. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w reagowaniu na incydenty bezpieczeństwa w środowisku chmurowym.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Doświadczenie w implementacji systemów ML/AI
• Znajomość systemów rozproszonych
• Podstawowa wiedza z zakresu bezpieczeństwa IT
• Zrozumienie architektury systemów
• Znajomość podstaw bezpieczeństwa sieciowego
• Doświadczenie w pracy z rozwiązaniami chmurowymi
• Podstawowa wiedza z zakresu protokołów sieciowych
• Zrozumienie koncepcji Zero Trust

Zagadnienia

• Architektura systemów AI
• Systemy rozproszone
• Przetwarzanie danych
• Model deployment
• Continuous training
• Monitorowanie modeli
• Bezpieczeństwo AI
• Orkiestracja kontenerów
• Optymalizacja wydajności
• Zarządzanie zasobami
• Testowanie systemów AI
• Integracja z infrastrukturą
• Architektura Zero Trust
• Polityki bezpieczeństwa w chmurze
• Uwierzytelnianie i autoryzacja
• Kontrola dostępu aplikacji
• Monitoring bezpieczeństwa
• Analiza zagrożeń
• Integracja z systemami SIEM
• Automatyzacja zabezpieczeń
• Optymalizacja wydajności
• Reagowanie na incydenty
• Raportowanie i analityka
• Zgodność z regulacjami

Poznaj naszą firmę