Saviez-vous que 85% des organisations déployant des systèmes d'IA générative subissent une dégradation significative des performances au cours des six premiers mois en raison d'une surveillance et d'une gouvernance inadéquates ? Alors que l'IA devient critique pour les opérations commerciales, la capacité à maintenir des résultats cohérents et de haute qualité tout en gérant les risques est devenue l'une des compétences les plus recherchées dans l'industrie. Ce cours abrégé a été créé pour aider les praticiens de l'IA, les ingénieurs en apprentissage automatique et les leaders techniques à accomplir la tâche critique d'exécuter de puissants systèmes d'IA générative de manière fiable et responsable dans des environnements de production. En terminant ce cours, vous serez en mesure de mettre en œuvre immédiatement des tableaux de bord de surveillance des performances pour vos systèmes d'IA, de prendre des décisions fondées sur des données concernant les stratégies d'optimisation des modèles et d'établir des cadres de gouvernance qui protègent votre organisation contre les risques liés à l'IA tout en maintenant la vélocité de l'innovation.

À la fin de ce cours, vous serez en mesure : d'analyser les mesures de performance rapide à travers les cohortes d'utilisateurs pour identifier la dérive dans la qualité de la réponse et mettre en œuvre des mesures correctives ; d'évaluer les compromis entre les approches de réglage fin et de génération augmentée par récupération pour prendre des décisions techniques stratégiques pour de nouveaux domaines ; de créer des cadres de gouvernance complets avec des politiques applicables et des garde-fous techniques pour les résultats de l'IA générative ; de diriger des équipes interfonctionnelles dans le domaine de l'IA générative ; et d'améliorer la qualité de l'information. Diriger des équipes interfonctionnelles lors de l'examen des systèmes d'IA et recommander des stratégies d'optimisation à la direction du produit. Concevoir et mettre en œuvre des systèmes de surveillance qui garantissent des performances d'IA cohérentes pour diverses populations d'utilisateurs. Ce cours est unique parce qu'il combine des compétences techniques pratiques avec une réflexion commerciale stratégique, en se concentrant sur les défis de production du monde réel plutôt que sur des concepts théoriques. Vous travaillerez avec des données de performance réelles, conduirez des évaluations de systèmes en direct, et créerez des documents de gouvernance qui peuvent être immédiatement mis en œuvre dans votre organisation. Pour réussir ce cours, vous devez avoir une connaissance des fondamentaux de l'apprentissage automatique, une compréhension de base des grands modèles de langage, une expérience de l'analyse des données et de l'interprétation des métriques, et une familiarité avec les pratiques de développement de logiciels dans les environnements IA/ML