Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

Güvenli Yerel AI Temelleri

  • Düzenlenmiş ortamlarda yerel ve yerel sunucu AI'nin ne anlama geldiği
  • Hassas iş yükleri için bulut AI vs. iç dağıtım
  • Özel asistanlar ve iş akışı desteği için yaygın kurumsal kullanım senaryoları
  • Güvenli yerel AI mimarisinin temel bileşenleri

Ollama ve Açık Model Temelleri

  • Ollama'nın yerel geliştirme yığıtında nasıl bir rol oynadığı
  • Modellerin çekilmesi, çalıştırılması ve yönetilmesi (yerel olarak)
  • Boyut, kalite, donanım ve lisansa göre modellerin seçimi
  • Model seçeneklerinin pratik iş görevlerine uyarlanması

Yerel Sunucu Ortamının Hazırlanması

  • Ana makine, istasyon ve sunucu hazırlığı
  • Yerel çıkarım için Ollama'nın kurulması ve yapılandırılması
  • Konteynerlerin ve iç geliştirme araçlarının kullanımı
  • API erişiminin doğrulanması ve temel operasyonel hazır durumda olması

Yerel Modellerle Etkili Çalışma

  • Sistem talimatlarıyla promptları çalıştırma ve çıktıları şekillendirme
  • Tutarlı kurumsal görevler için şablonların yeniden kullanılması
  • Model sürümlerinin ve iç varlıkların yönetilmesi
  • CPU ve GPU dağıtımları için temel performans ayarlama

Pratik Agentic İş Akışlarının Oluşturulması

  • Kontrollü bir ortamda bir iş akışını agentic yapan şeyler
  • Planlama, araç kullanımı ve yanıt döngüleri için basit desenler
  • İç operasyonlar için görev odaklı asistanların tasarlanması
  • İnsan gözden geçirme, yedek mantık ve hata işleme ekleme

Özel Geri Çağırma İş Akışları

  • Yerel bilgi erişimi için geri çağırma destekli üretimin temelleri
  • Dokümanların dilimlendirme, indeksleme ve arama için hazırlanması
  • Bir Ollama tabanlı uygulamaya yerel vektör mağazasının bağlanması
  • Daha iyi geri çağırma desenleri ile alakalılığın ve cevap kalitesinin artırılması

Güvenlik, Yönetim ve Uyumluluk Uygulamaları

  • Veri işleme sınırları ve gizlilik hususları
  • Erişim kontrolü, günlük kayıtları ve denetim desteği
  • Prompt güvenliği, çıktı kontrolleri ve koruma önlemleri
  • Düzenlenmiş dağıtım ve operasyon için yönetim kontrolleri

Kurumsal Entegrasyon Desenleri

  • Yerel AI yeteneklerini iç API'ler üzerinden açığa çıkarma
  • Asistanları iç uygulamalar ve hizmetlerle entegre etme
  • Asistan, toplu işleme ve iş akışı otomasyonu kullanım senaryolarını destekleme
  • Çözümleri kontrollü ağ sınırları içinde tutma

Yerel AI Çözümlerinin Değerlendirilmesi

  • Kalite, güvenilirlik ve tutarlılığı değerlendirme
  • İş politikalarına ve güvenlik gerekliliklerine karşı test etme
  • Belirli kurumsal görevler için model seçeneklerini karşılaştırma
  • İç ekipler için pratik bir iyileştirme döngüsü oluşturma

Uygulamalı Geliştirme Laboratuvarı

  • Ollama ve açık bir modelle özel bir asistan oluşturma
  • Onaylanmış iç dokümanlar üzerinden geri çağırma ekleme
  • Basit agentic işlemler ve güvenlik kontrolleri tanıtma
  • Dağıtım, operasyon ve yönetim kontrollerini gözden geçirme

Benimseme Planlama ve Sonraki Adımlar

  • Temel tasarım ve dağıtım kararlarını gözden geçirme
  • Düzenlenmiş AI projelerinde yaygın tuzakların tanımlanması
  • Pilot kullanım senaryolarının paydaş hizalamasıyla planlanması
  • Güvenli yerel AI benimseme için bir yol haritasının tanımlanması

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • AI kavramları ve yazılım geliştirme konusunda temel anlayış
  • Komut satırı araçlarına, konteynerlere veya yerel geliştirme ortamlarına aşinalık
  • Temel betik yazma veya programlama deneyimi

Hedef Kitle

  • Yerel altyapı üzerinde özel AI çözümleri geliştiren geliştiriciler ve teknik ekipler
  • Düzenlenmiş ortamlarda AI'yi destekleyen güvenlik, uyumluluk ve platform profesyonelleri
  • Yerel sunucu AI benimsemeyi değerlendiren finans, sağlık, hükümet ve savunma sektörlerinde teknik liderler
 21 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler