Fundamentos de Infraestructura y Operaciones de IA

Las aplicaciones modernas de inteligencia artificial requieren una potencia de cómputo masiva, hardware especializado y una orquestación robusta. Operar esta infraestructura de manera eficiente es uno de los desafíos más críticos para los equipos de tecnología empresariales de hoy. Este curso basado en texto lo guiará a través de los conceptos fundamentales de la infraestructura de IA, desde la comprensión de los procesadores especializados hasta la escalabilidad de cargas de trabajo complejas. Aprenderá a planificar, monitorear y optimizar entornos de hardware y software para soportar modelos de machine learning y aplicaciones de IA generativa. Lo que aprenderá: - Comprender los requisitos de hardware fundamentales de la IA, incluidas las GPUs, TPUs y aceleradores especializados. - Configurar y gestionar plataformas de orquestación como Kubernetes para escalar cargas de trabajo de machine learning. - Implementar prácticas modernas de MLOps para optimizar la implementación y el monitoreo de modelos de IA en producción. - Optimizar pipelines de datos, almacenamiento de alto rendimiento y bases de datos vectoriales para patrones modernos de generación aumentada por recuperación. - Aplicar estrategias de gestión de costos y eficiencia energética a entornos de computación de alto rendimiento. El curso comienza con la terminología central y los fundamentos de hardware antes de pasar a la gestión de clústeres, la orquestación y los flujos de trabajo operativos del mundo real. A través de explicaciones escritas y desgloses estructurales, construirá una base operativa sólida. Este curso está diseñado para profesionales de TI, administradores de sistemas y gerentes de tecnología que son nuevos en la infraestructura de IA y desean comprender los sistemas que potencian los modelos modernos. No se requiere experiencia previa en ingeniería de hardware. Comience a construir su comprensión de los sistemas que impulsan la revolución de la IA hoy mismo.