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Temario del curso

Fundamentos del Control de Lanzamiento Mejorado con IA

  • Comprensión de banderas de funcionalidad y entrega progresiva
  • Conceptos centrales de las pruebas canary y exposición escalonada
  • Dónde la IA aporta valor en los flujos de trabajo de lanzamiento

Técnicas de Aprendizaje Automático para Decisiones de Lanzamiento

  • Modelado básico del comportamiento del sistema y del usuario
  • Enfoques de detección de anomalías para advertencias tempranas
  • Consideraciones sobre datos de entrenamiento y bucles de retroalimentación

Diseño de Estrategias de Banderas de Funcionalidad Impulsadas por IA

  • Reglas dinámicas de banderas informadas por señales de IA
  • Umbrales de exposición y puertas de puntuación automatizadas
  • Lógica adaptativa para incrementos, pausas o reversión

Análisis Canary Asistido por IA

  • Evaluación del rendimiento de la versión canary frente a la línea base
  • Ponderación de métricas y creación de puntuaciones de riesgo basadas en IA
  • Activación de rutas de decisión automatizadas

Integración de Modelos de IA en Pipelines de Lanzamiento

  • Incorporación de verificaciones de IA en etapas CI/CD
  • Conexión de sistemas de banderas de funcionalidad con motores de aprendizaje automático (ML)
  • Gestión de pipelines para flujos de trabajo híbridos automatizados/manuales

Monitoreo y Observabilidad para la Toma de Decisiones con IA

  • Señales necesarias para una inferencia de IA confiable
  • Recopilación de telemetría de rendimiento, fallos y comportamiento
  • Cierre del ciclo mediante aprendizaje continuo

Gestión de Riesgos y Gobernanza Operativa

  • Asegurar una automatización responsable en las decisiones de lanzamiento
  • Definición de condiciones de revisión humana y puntos de anulación
  • Auditoría de acciones de lanzamiento impulsadas por IA

Escalado de Estrategias de Lanzamiento Basadas en IA a Través de Productos

  • Marcos de gobernanza para múltiples equipos
  • Componentes de aprendizaje automático (ML) reutilizables y estandarización de modelos
  • Normalización de telemetría entre productos

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de flujos de trabajo CI/CD
  • Experiencia con el uso de banderas de funcionalidad o pipelines de implementación
  • Familiaridad con conceptos básicos de monitoreo estadístico o de rendimiento

Audiencia

  • Ingenieros de producto
  • Profesionales de DevOps
  • Ingenieros de lanzamiento y líderes técnicos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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