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Durata 14 ore
Struttura del corso
Introduzione ai modelli DeepSeek nell’ambito dell’AI aziendale
- Panoramica sui modelli DeepSeek, ad esempio DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3, nonché sulle loro capacità
- Casi d’uso principali dell’intelligenza artificiale negli ambienti aziendali
- Sfide e considerazioni nell’adozione dell’AI alle imprese
Implementazione dei modelli DeepSeek in contesti aziendali
- Configurazione dei modelli DeepSeek su infrastrutture cloud o on-premise
- Impostazione dell’accesso alle API e degli meccanismi di autenticazione
- Best practice per l’hosting e la manutenzione dei modelli AI
Scalabilità delle applicazioni basate su AI in base alle esigenze aziendali
- Ottimizzazione della velocità di inferenza e dell’efficienza dei modelli
- Implementazione del bilanciamento del carico e della distribuzione modulare dei modelli
- Monitoraggio costante delle prestazioni e della disponibilità dei sistemi AI
Sicurezza dei dati e conformità normativa
- Gestione sicura dei dati sensibili nell’ambito dell’uso di modelli AI
- Rispetto del GDPR, della CCPA e delle politiche di sicurezza aziendali
- Strategie per la riduzione dei rischi legati all’implementazione di soluzioni AI
L’etica nell’utilizzo dell’AI nelle imprese
- Rilevamento e mitigazione del bias nei modelli di intelligenza artificiale
- Garantire trasparenza e responsabilità decisionale nei sistemi AI
- Definizione di linee guida etiche per la governance dell’intelligenza artificiale
Integrazione dell’AI nei flussi di lavoro aziendali
- Inserimento dei modelli AI all’interno degli sistemi enterprise esistenti
- Automatizzazione dei processi operativi grazie all’intelligenza artificiale
- Studi di caso riguardanti implementazioni riuscite di soluzioni AI
Tendenze emergenti e roadmap strategica per l’AI
- Evoluzione futura dei modelli DeepSeek nell’ottica dell’utilizzo aziendale
- Strategie innovative per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale nelle grandi imprese
- Costruzione di una roadmap aziendale orientata all’implementazione dell’AI
Riepilogo e prossimi passi da compiere
Requisiti
- Esperienza nell’implementazione di modelli AI e nella gestione delle infrastrutture cloud
- Buona padronanza di un linguaggio di programmazione (ad esempio Python, Java, C++)
- Conoscenza dei requisiti di sicurezza e conformità normativa negli ambienti aziendali
Destinatari del corso
- CTO e decisori tecnici
- Architetti AI incaricati di progettare soluzioni AI enterprise
- Sviluppatori enterprise che integrano l’intelligenza artificiale nei sistemi aziendali
