Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p><strong>Circunstância e Desafio Executivo:</strong> Automatizar o ciclo de vida completo de modelos neurais em produção com reprodutibilidade total de experimentos, registro de artefatos e deploy seguro (Canary / Shadow Deployment).</p>

Célula 01: Arquitetura MLOps de Ponta a Ponta: Versionamento de Dados/Modelos (DVC/MLflow), Feature Stores, CI/CD/CT (Treinamento Contínuo) e Serving

Objetivo de Aprendizagem: Automatizar o ciclo de vida completo de modelos neurais em produção com reprodutibilidade total de experimentos, registro de artefatos e deploy seguro (Canary / Shadow Deployment).

1. Fundamentos e Visão Global

Contextualização Estratégica e Fundamentos Globais: Em MLOps, Governança Internacional de IA (ISO 42001 & EU AI Act), XAI e ROI, o domínio de 'Arquitetura MLOps de Ponta a Ponta: Versionamento de Dados/Modelos (DVC/MLflow), Feature Stores, CI/CD/CT (Treinamento Contínuo) e Serving' conecta diretamente as demandas reais do mercado brasileiro aos referenciais internacionais da ONU, Agenda Pós-2030 e melhores práticas globais. O objetivo central desta etapa é: Automatizar o ciclo de vida completo de modelos neurais em produção com reprodutibilidade...