Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Güvenli Yerel AI Temelleri
- Düzenlenmiş ortamlarda yerel ve on-prem AI'nin ne anlama geldiğini anlamak
- Bulut AI ile iç dağıtımın hassas iş yükleri için karşılaştırılması
- Özel asistanlar ve iş akışı desteği için yaygın kurumsal kullanım senaryoları
- Güvenli yerel AI mimarisinin temel bileşenleri
Ollama ve Açık Modeller Temelleri
- Ollama'nın yerel geliştirme yığınına nasıl uyum sağladığını anlamak
- Modelleri yerel olarak çekmeyi, çalıştırmayı ve yönetmeyi öğrenmek
- Boyut, kalite, donanım ve lisansa göre modellerin seçilmesi
- Pratik iş görevlerine uygun modellerin belirlenmesi
On-Prem Ortamının Hazırlanması
- Ana bilgisayar, iş istasyonu ve sunucunun hazırlığı
- Yerel çıkarım için Ollama'yı yüklemeyi ve yapılandırmayı öğrenmek
- Konteynırların ve iç geliştirme araçlarının kullanılması
- API erişimini doğrulamak ve temel operasyonel hazırlığı sağlamak
Yerel Modelleri Etkin Kullanmak
- İstekleri çalıştırmak ve sistem talimlerini kullanarak çıktıları şekillendirmek
- Kurumsal görevler için tutarlılık sağlayacak şablonların yeniden kullanılması
- Model sürümlerinin ve iç nesnelerin yönetimi
- CPU ve GPU dağıtımları için temel performans iyileştirmesi
Pratik Ajanlık İş Akışları Oluşturma
- Kontrollü bir ortamda iş akışı ajanlıktan ne anlaşıldığını anlamak
- Planlama, araç kullanımı ve yanıt döngülerini içeren basit desenler
- İç operasyonlar için görev odaklı asistanlar tasarlamak
- İnsan incelemesini, geri dönüş mantığını ve hata işleme ekleme
Özel Alma İş Akışları
- İç bilgi erişimi için alma eklenmiş üretimin temelleri
- Belgelerin parçalara ayrılması, indekslenmesi ve arama için hazırlanması
- Yerel vektör mağazasını Ollama tabanlı bir uygulamaya bağlama
- Daha iyi alma desenleriyle ilgililik ve yanıt kalitesini iyileştirmek
Güvenlik, Yönetim ve Uyumluluk Uygulamaları
- Veri işlem sınırları ve gizlilik konuları
- Erişim kontrolü, kaydedilmesi ve denetim desteği
- İstek güvenliği, çıktı kontrolleri ve koruyucular
- Düzenlenmiş dağıtım ve operasyon için yönetim kontrol noktaları
Kurumsal Entegrasyon Desenleri
- Yerel AI yeteneklerini iç API'lar aracılığıyla sunma
- Asistanları iç uygulamalar ve hizmetlerle entegre etme
- Asistan, toplu işlem ve iş akışı otomasyonu gibi kullanımları destekleme
- Çözümleri kontrol edilen ağ sınırları içinde tutma
Yerel AI Çözümlerinin Değerlendirilmesi
- Kalite, güvenilirlik ve tutarlılık açısından değerlendirme
- İş, politika ve güvenlik gereksinimlerine göre test etme
- Belirli kurumsal görevleri için model seçeneklerini karşılaştırma
- İç ekipler için pratik bir iyileştirme döngüsü oluşturmak
Pratik Uygulama Laboratuvarı
- Ollama ve açık modelle özel bir asistan oluşturma
- Onaylanmış iç belgeler üzerinden alma ekleme
- Basit ajanlık eylemler ve güvenlik kontrolleri eklemek
- Dağıtım, operasyonlar ve yönetim kontrol noktalarını inceleme
Benimseme Planlaması ve Sonraki Adımlar
- Ana tasarım ve dağıtım kararlarını gözden geçirme
- Düzenlenmiş AI projelerinde yaygın hataları tanımlama
- Pilot kullanımları planlama ve paydaş uyumu sağlama
- Güvenli yerel AI benimsemesi için bir rota belirleme
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- AI kavramları ve yazılım geliştirme temel bilgisi
- Komut satırı araçları, konteynırlar veya yerel geliştirme ortamları ile aşinalık
- Temel betik yazma veya programlama deneyimi
Hedef Kitle
- İç altyapı üzerinde özel AI çözümleri oluşturan yazılımcılar ve teknik ekibler
- Düzenlenmiş ortamlarda AI'yı destekleyen güvenlik, uyumluluk ve platform profesyonelleri
- Finance, healthcare, government, and defense sektörlerinde on-prem AI kabulünü değerlendiren teknik liderler
21 Saatler