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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
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

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