EVENTO PRESENCIAL

Red Hat AI Elevate Roadshow

Del 1 de enero de 2026 al 31 de diciembre de 2026 | Taller práctico con el que aprenderás a desarrollar soluciones de inteligencia artificial seguras y rentables en cualquier entorno a gran escala.

Sobre el evento

Red Hat AI Elevate Roadshow, una experiencia de medio día, ofrece información sobre la manera de agilizar la obtención de resultados con las aplicaciones que utilizan la 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 las de tipo predictivo y generativo. 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 lo que es pasar de tener una idea a diseñar un modelo preciso para tener una aplicación lista para la producción.

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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 la inteligencia artificial y ver el impacto que genera;
  • la explicación sobre el uso de la inteligencia artificial generativa como habilitador 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 explicación para 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 (Agentic AI);
  • enfoques para superar otros obstáculos comunes de la inteligencia artificial, como la seguridad, la distribución de los modelos privados a los usuarios internos y la medición del valor de la inteligencia artificial;
  • experiencia práctica con una plataforma de MLOps para diseñar y entrenar diferentes tipos de modelos, integrarlos en una aplicación de frontend para crear funciones nuevas, y probar la aplicación como usuario, sin necesidad de tener conocimientos sobre la 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;
  • líderes del equipo de desarrollo.

Conocimientos previos

Los especialistas en operaciones, desarrollo y análisis de datos que participen del laboratorio práctico deben saber utilizar las herramientas que se sugieren a continuación y contar con conocimientos sobre estas áreas: 

  • una computadora portátil que ejecute Windows, macOS o Linux con los exploradores web Firefox o Chrome;
  • conocimientos básicos sobre Kubernetes;
  • entendimiento general sobre los contenedores de Linux (por ejemplo, Docker, 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 sobre la inteligencia artificial.

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