Temario del curso
Introducción a la IA privada mediante Ollama
- Descripción del papel que desempeña Ollama en el desarrollo de soluciones empresariales basadas en IA
- Ventajas derivadas del despliegue privado de modelos de inteligencia artificial
- Comparativa frente a las soluciones de IA alojadas en la nube
Configuración y puesta en marcha de una infraestructura segura para IA
- Implementación de Ollama en servidores propios y autohospedados
- Definición de políticas de control de acceso y mecanismos de autenticación
- Aplicación de técnicas criptográficas para proteger los datos asociados a modelos de IA
Despliegue de modelos de inteligencia artificial en entornos privados
- Carga y gestión administrativa de modelos LLM localmente
- Técnicas para optimizar el rendimiento del sistema durante despliegues privados
- Metodologías para mantener controladas las versiones y actualizaciones de los modelos de IA
Desarrollo de flujos de trabajo de inteligencia artificial seguros
- Elaboración de canalizaciones automatizadas impulsadas por la tecnología IA
- Integración práctica de Ollama con sistemas y aplicaciones empresariales existentes
- Garantía del cumplimiento normativo respecto a políticas de seguridad corporativa
Mejora continua del rendimiento y la eficiencia de los modelos IA
- Utilización de recursos gráficos (GPU) para acelerar el procesamiento de datos masivos
- Ajuste finamente personalizado de los modelos IA en entornos privados
- Instrumentación y seguimiento estandarizados del rendimiento de la infraestructura IA
Garantía de conformidad y protección plena de los datos
- Prácticas recomendadas para salvaguardar la seguridad de sistemas de IA empresariales
- Políticas establecidas sobre retención temporal y definitiva de datos generados por modelos privados
- Aspectos fundamentales respecto al cumplimiento normativo (reglamentaciones como GDPR o HIPAA, entre otras)
Ampliación progresiva de flujos de trabajo de IA bajo un marco privado
- Crecimiento progresivo de capacidades de inteligencia artificial en entornos empresariales grandes o medianas
- Estrategias mixtas que combinen servicios IA locales con alternativas alojadas en la nube
- Tendencias recientes y posibles avances futuros relativos a este tipo de infraestructuras privadas
Resumen final y orientación práctica para el futuro desarrollo profesional
Requerimientos
- Experiencia previa en el despliegue y gestión de modelos de inteligencia artificial
- Conocimientos básicos sobre seguridad de redes y control de accesos
- Comprensión general de los procesos de automatización empresarial y las prácticas DevOps
Público objetivo
- Arquitectos empresariales que diseñen flujos de trabajo impulsados por IA
- Analistas de seguridad encargados de garantizar el cumplimiento normativo y la privacidad de los datos
- Ingenieros de automatización responsables de integrar tecnologías de IA en operaciones empresariales
Formación Corporativa a Medida
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