Del modelo al impacto: el desafío de llevar la IA a producción
Llevar un modelo de IA a producción es uno de los mayores desafíos del campo. La brecha entre el modelo que funciona en un entorno controlado y el sistema que funciona en producción es también el terreno donde más mitos circulan.
En este webinar, organizado por la Maestría en Inteligencia Artificial del ITBA, analizaremos críticamente algunas de las cifras y mitos más repetidos sobre el deployment de modelos con casos reales. También exploraremos diferencias entre IA generativa y discriminativa, y revisaremos cómo varían algunos aspectos según las industrias consideradas.
Cupo limitado. Inscripción gratuita. Reservar mi lugar
04 de Julio
09:30hs
Modalidad
Virtual
Esteban Roitberg
Director de la Maestría en Inteligencia Artificial del ITBA.
Adrian Federico Perez
Docente de Bioingenieria, especialista en visión de computadoras e inteligencia artificial. Fundador de EntreConsultas y OBD.
Federico Castañeda
Ingeniero de backend e IA con más de 25 años llevando sistemas a producción en AWS y GCP.
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Del modelo al impacto: el desafío de llevar la IA a producción
Llevar un modelo de IA a producción es uno de los mayores desafíos del campo. La brecha entre el modelo que funciona en un entorno controlado y el sistema que funciona en producción es también el terreno donde más mitos circulan.
En este webinar, organizado por la Maestría en Inteligencia Artificial del ITBA, analizaremos críticamente algunas de las cifras y mitos más repetidos sobre el deployment de modelos con casos reales. También exploraremos diferencias entre IA generativa y discriminativa, y revisaremos cómo varían algunos aspectos según las industrias consideradas.
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