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Struttura del corso
Introduzione all'IA Privata con Ollama
- Panoramica sul ruolo di Ollama nell'IA aziendale
- Vantaggi della gestione privata dei modelli AI
- Confronto con le soluzioni AI basate su cloud
Configurazione di un'Infrastruttura AI Sicura
- Distribuzione di Ollama sui server interni e auto-gestiti
- Configurazione dei controlli d'accesso e dell'autenticazione
- Implementazione della cifratura per i dati del modello AI
Distribuzione di Modelli AI in un Ambiente Privato
- Caricamento e gestione dei LLM localmente
- Ottimizzazione delle prestazioni per le distribuzioni private
- Garanzia del controllo di versione e degli aggiornamenti del modello AI
Creazione di Flussi di Lavoro AI Sicuri
- Progettazione delle pipeline di automazione guidate dall'IA
- Integrare Ollama con le applicazioni aziendali
- Garanzia del rispetto delle politiche di sicurezza e governance
Ottimizzazione delle Prestazioni e dell'Efficienza dei Modelli AI
- Sfruttamento dell'accelerazione GPU per il trattamento ad alta velocità
- Raffinamento dei modelli AI per le carichi di lavoro privati
- Monitoraggio e manutenzione delle prestazioni AI
Garanzia della Conformità e della Privacy Dati
- Best practice per la sicurezza dell'IA aziendale
- Politiche di conservazione dei dati per i modelli AI privati
- Considerazioni sulla conformità regolamentare (GDPR, HIPAA, ecc.)
Scalabilità delle Flussi di Lavoro AI Privati
- Espansione delle capacità AI in grandi aziende
- Approcci ibridi che combinano AI privata e cloud
- Tendenze future nella distribuzione dell'IA privata
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Esperienza con il deploy e la gestione di modelli AI
- Familiarità con la sicurezza delle reti e i controlli d'accesso
- Comprensione dell'automazione aziendale e pratiche DevOps
Target
- Architetti d'impresa che progettano flussi di lavoro alimentati da AI
- Analisti di sicurezza che garantiscono la conformità e la privacy dei dati
- Ingegneri dell'automazione che integrano l'AI nelle operazioni aziendali
14 ore