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Temario del curso

Fundamentos del control de lanzamiento mejorado con IA

  • Comprensión de las banderas de característica y la entrega progresiva
  • Conceptos clave de las pruebas canary y la exposición escalonada
  • Dónde la IA agrega valor en los flujos de trabajo de lanzamiento

Técnicas de aprendizaje automático para decisiones de lanzamiento

  • Modelado base del comportamiento del sistema y del usuario
  • Enfoques de detección de anomalías para alertas tempranas
  • Consideraciones sobre los datos de entrenamiento y bucles de retroalimentación

Diseño de estrategias de banderas de características impulsadas por IA

  • Reglas dinámicas de bandera informadas por señales de IA
  • Umbrales de exposición y puertas de puntuación automatizadas basadas en IA
  • Lógica adaptativa para aumento, pausa o reversión

Análisis canary asistido por IA

  • Evaluación del rendimiento canary frente a la línea base
  • Ponderación de métricas y creación de puntuaciones de riesgo basadas en IA
  • Activación de vías de decisión automatizadas

Integración de modelos de IA en pipelines de lanzamiento

  • Inclusión de comprobaciones de IA en etapas de CI/CD
  • Conexión de sistemas de banderas de características a motores de aprendizaje automático
  • Gestión de pipelines para flujos de trabajo híbridos (automáticos/manuales)

Monitoreo y observabilidad para la toma de decisiones con IA

  • Señales necesarias para inferencia fiable de IA
  • Recopilación de telemetría de rendimiento, fallos y comportamiento
  • Cierre del ciclo con aprendizaje continuo

Gestión de riesgos y gobernanza operativa

  • Garantizar la automatización responsable en decisiones de lanzamiento
  • Definición de condiciones de revisión humana y puntos de anulación
  • Auditoría de acciones de lanzamiento impulsadas por IA

Escalado de estrategias de lanzamiento basadas en IA entre productos

  • Marcos de gobernanza para múltiples equipos
  • Componentes de ML reutilizables y estandarización de modelos
  • Normalización de telemetría entre productos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los flujos de trabajo de CI/CD
  • Experiencia en el uso de banderas de característica o pipelines de implementación
  • Familiaridad con conceptos básicos de monitoreo estadístico o de rendimiento

Público objetivo

  • Ingenieros de producto
  • Profesionales de DevOps
  • Ingenieros de lanzamiento y líderes técnicos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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