Unitevi a noi per una emozionante esplorazione delle tecnologie all'avanguardia che stanno rivoluzionando il mondo dell'Edge AI. In questa sessione, approfondiremo i territori di Kubernetes, del software open source e delle operazioni di machine learning (MLOps) per svelare i segreti dietro la creazione di soluzioni intelligenti e consapevoli dell'ambiente all'edge.

Scoprite come Kubernetes sta trasformando il panorama della distribuzione, consentendo applicazioni AI scalabili e flessibili esattamente dove ne avete bisogno. Esploreremo anche il potere dell'open source, mentre navighiamo attraverso il repository GitHub di KubeAI Application Nucleus (KAN), scoprendo i suoi tesori nascosti e la vibrante comunità di sviluppatori che vi sta dietro.

Imparate l'arte delle MLOps e come essa svolge un ruolo cruciale nella manutenzione ed evoluzione dei modelli AI all'edge. Che siate sviluppatori esperti o stiate appena iniziando il vostro percorso nell'AI, questa sessione fornirà preziose intuizioni sulle tecnologie che stanno plasmando il futuro dell'AI all'edge. Non perdete questa opportunità per migliorare le vostre competenze e rimanere all'avanguardia dell'innovazione.

Requisiti Tecnici: Per partecipare appieno a questa sessione, è consigliabile avere una conoscenza di base di Kubernetes, dei concetti open-source e una certa familiarità con le tecnologie AI. È necessario disporre di un computer o di un dispositivo con connessione internet per esplorare il repository GitHub di KubeAI Application Nucleus (KAN) durante la sessione.

Pubblico di Riferimento: Sviluppatori, ingegneri DevOps, scienziati dei dati e chiunque sia interessato alla convergenza di Kubernetes, tecnologie open-source e AI all'edge. Che siate principianti o professionisti esperti, ci saranno approfondimenti e spunti adatti al vostro livello di competenza.

Durata Preferita della Sessione: La durata ottimale per questa sessione è di circa 60 minuti, compreso il tempo dedicato alle domande e risposte. Tuttavia, può essere adattata per adattarsi a slot di tempo più brevi o più Lunghi, a seconda dell'orario dell'evento.