活动简介
在人工智能产品化过程中，模型从实验室走向生产环境，如何保证持续的性能、可解释性以及快速迭代，成为关键难点。深度学习模型的产品化：如何进行模型监控与迭代管理？ 本次线上研讨会将系统梳理模型监控的全链路，帮助企业构建可解释性 AI、漂移检测与版本控制的闭环。
研讨会聚焦三大核心技术：一是 可解释性 AI，让业务人员能快速定位模型决策依据；二是 漂移检测，实现对输入特征与预测结果的实时监测；三是 版本控制，在多版本迭代中保持可追溯性与合规性。
通过案例拆解与工具演示，学员将获得：
- 一套完整的模型监控指标体系与报警机制设计思路
- 漂移检测模型部署与告警实现的实操流程
- 模型版本管理与复现流程的标准化实践
- 在业务上线后快速迭代的决策制定与风险评估框架
结束后，参与者将获得可直接落地的监控与迭代模板，以及一份精细化的技术路线图。
主讲嘉宾
李晓晨，ML Ops专家兼 AI 工程负责人，长期致力于深度学习系统化运营。凭借十余年实践经验，李晓晨在多行业场景中推动模型从实验到生产的全生命周期管理，取得了显著的业务提升。
主要成就与经历：
- 主导跨部门协同，搭建统一的模型治理平台，覆盖数据、代码与模型版本
- 研发漂移检测与自适应重训练策略，实现预测准确率持续提升
- 引入可解释性 AI 方案，帮助业务团队快速识别关键特征与决策依据
- 设计并实施模型监控与告警闭环，显著降低模型失效风险
- 组织多场技术分享，推动行业内 ML Ops 标准化进程
活动信息
日期：2025年7月19日
形式：线上（直播+录播）
预计时长：90 分钟（含 Q&A）
适合谁参加
- 产品经理与技术负责人，想要快速落地模型监控与迭代方案
- AI 研发工程师，关注模型可解释性与漂移检测技术
- 运维与数据团队成员，需构建模型治理与版本控制流程
- 业务分析师，希望了解模型决策依据与业务价值落地
报名与席位
本次活动席位有限，先到先得，建议提前报名。点击下方按钮即可完成报名，享受独家学习资源与后续技术支持。