• MLOps para Desenvolvedores: MLOps e sua importância para garantir a confiabilidade, escalabilidade e manutenção contínua de modelos de IA em ambientes de produção. Monitoramento e observabilidade de modelos: acompanhamento do desempenho dos modelos implantados em tempo real, identificando desvios, falhas e mudanças no comportamento do modelo com o uso de métricas e logs.

• Monitoramento, Observabilidade e Retraining de Modelos: práticas essenciais para garantir a performance contínua e a confiabilidade de soluções baseadas em IA, detectando desvios de comportamento e degradação de modelos em produção.

• Ferramentas e plataformas para MLOps na nuvem: uso de soluções como Amazon SageMaker Model Monitor e Amazon CloudWatch para gerenciar o ciclo de vida de modelos de machine learning com alta eficiência, automação e segurança, detectando desvios em dados de entrada e saída e mantendo a qualidade dos modelos em produção de forma automatizada e escalável.

• Custos e eficiência operacional: tomada de decisões técnicas e estratégicas que equilibrem desempenho, escalabilidade e custo, utilizando práticas de otimização que reduzem o consumo de recursos sem comprometer a eficácia da solução.

•Plataformas Low-Code/No-Code para Aplicações com IA: ferramentas que democratizam o desenvolvimento de soluções inteligentes, permitindo que profissionais com pouca ou nenhuma experiência em programação criem aplicações baseadas em IA de forma rápida e visual. Utilizando recursos como automação de fluxos, integração com modelos pré-treinados e conectores com serviços de dados, essas plataformas aceleram a prototipação, reduzem o tempo de entrega e facilitam a experimentação, promovendo inovação acessível e colaborativa em equipes multidisciplinares.

• Exercício de Fixação.