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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
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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