EVENTO PRESENCIAL

Red Hat AI Roadshow

Disponible del 1 de enero de 2025 al 31 de diciembre de 2025 | Taller práctico con el que aprenderás a desarrollar soluciones de inteligencia artificial seguras y rentables en cualquier entorno y según sea necesario.

Acerca del evento

Red Hat AI Roadshow, una experiencia de medio día, ofrece información sobre la manera de agilizar la obtención de resultados con las aplicaciones que utilizan inteligencia artificial y se expanden en la nube híbrida. De esta manera, puedes aumentar la productividad de los equipos, mejorar la experiencia del cliente y fomentar la innovación con la inteligencia artificial empresarial, que incluye la inteligencia artificial predictiva y generativa. También aprenderás a medir el impacto de una iniciativa de esta tecnología. 

Como parte del evento, los asistentes tendrán la oportunidad de diseñar, entrenar e implementar modelos de inteligencia artificial e integrarlos en una aplicación con un laboratorio práctico. Experimentarán la manera de pasar de tener una idea a diseñar un modelo preciso para tener una aplicación lista para su producción.

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27 de febrero de 2025

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6 de marzo de 2025

Nueva York, Nueva York

6 de marzo de 2025

Toronto, Ontario

6 de marzo de 2025

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13 de marzo de 2025

Hanói, Vietnam

13 de marzo de 2025

Auckland, Nueva Zelanda

18 de marzo de 2025

Wellington, Nueva Zelanda

20 de marzo de 2025

Transmisión en vivo, China

27 de marzo de 2025

Hong Kong, Hong Kong

27 de marzo de 2025

Yakarta, Indonesia

15 de abril de 2025

Seúl, Corea del Sur

21-25 de abril de 2025

Singapur, Singapur

25 de abril de 2025

Chicago, Estados Unidos

29 de abril de 2025

Detroit, Estados Unidos

30 de abril de 2025

Ciudad Ho Chi Minh, Vietnam

6-8 de mayo de 2025

Boston, Estados Unidos

17 de junio de 2025

Washington, Distrito de Columbia

Scottsdale, Arizona

Santa Clara, California

Raleigh, Carolina del Norte

Belcamp, Maryland

Boston, Massachusetts

Sacramento, California

Toronto, Ontario

Houston, Texas

Conceptos que aprenderás en este evento

Los equipos que quieran integrar la tecnología de inteligencia artificial/machine learning (aprendizaje automático) en la infraestructura tendrán varias oportunidades para aprender a hacerlo en este taller, que incluye:

  • todo lo necesario para diseñar una aplicación segura y flexible que utiliza inteligencia artificial y ver el impacto que genera;
  • explicación sobre el uso de la inteligencia artificial generativa como impulsor estratégico empresarial;
  • la forma en que Red Hat AI agiliza la innovación de la inteligencia artificial y reduce el costo operativo del desarrollo y la distribución de estas soluciones en los entornos de nube híbrida;
  • la forma de obtener inferencias uniformes, rápidas y rentables;
  • los motivos para adaptar los modelos a los datos empresariales privados y la forma de hacerlo;
  • la innovación con la inteligencia artificial con agentes;
  • estrategias para otros obstáculos habituales de la inteligencia artificial, como la seguridad, la puesta a disposición de modelos privados en la etapa de producción para los usuarios internos y la medición del valor de la inteligencia artificial;
  • experiencia práctica con una plataforma de MLOps que permite diseñar y entrenar distintos tipos de modelos, integrarlos en una aplicación frontend para crear nuevas funciones, y probar el programa como un usuario, sin necesidad de tener conocimientos previos sobre inteligencia artificial.

Destinatarios

  • ingenieros de inteligencia artificial;
  • ingenieros de datos;
  • analistas de datos;
  • ingenieros de machine learning
  • responsables de la toma de decisiones de TI
  • directores de TI;
  • arquitectos de infraestructura;
  • especialistas en infraestructura;
  • arquitectos empresariales;
  • desarrolladores
  • arquitectos de aplicaciones;
  • arquitectos empresariales;
  • responsables del equipo de desarrollo.

Requisitos previos

Los especialistas en operaciones, desarrollo y análisis de datos que participen en el laboratorio práctico deben contar con las herramientas sugeridas y tener conocimientos en estas áreas: 

  • una computadora portátil que ejecute Windows, macOS o Linux con los exploradores web Firefox o Chrome;
  • conocimientos básicos sobre Kubernetes;
  • conocimiento general sobre los contenedores de Linux (p. ej., Docker y CRI-O, entre otros);
  • conocimiento general sobre la terminología de la inteligencia artificial, como machine learning, deep learning (aprendizaje profundo), modelos base y más;
  • sin necesidad de tener conocimientos previos sobre inteligencia artificial.

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