Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Fundamentos de la IA Local Segura
- Qué significan la IA local e in situ en entornos regulados
- IA en la nube versus implementación interna para cargas de trabajo sensibles
- Casos de uso empresarial comunes para asistentes privados y soporte de flujos de trabajo
- Componentes principales de una arquitectura de IA local segura
Fundamentos de Ollama y Modelos Abiertos
- Cómo se integra Ollama en una pila de desarrollo local
- Descargar, ejecutar y gestionar modelos localmente
- Elegir modelos según tamaño, calidad, hardware y licencia
- Alinear las opciones de modelos con tareas comerciales prácticas
Preparación del Entorno In Situ
- Preparación de hosts, estaciones de trabajo y servidores
- Instalación y configuración de Ollama para inferencia local
- Uso de contenedores y herramientas de desarrollo internas
- Verificación del acceso a la API y preparación operativa básica
Trabajo Efectivo con Modelos Locales
- Ejecución de consultas y conformación de salidas con instrucciones del sistema
- Reutilización de plantillas para tareas empresariales consistentes
- Gestión de versiones de modelos y artefactos internos
- Ajuste básico de rendimiento para implementaciones con CPU y GPU
Construcción de Flujos de Trabajo Agénticos Prácticos
- Qué convierte a un flujo de trabajo en agéntico en un entorno controlado
- Patrones simples para planificación, uso de herramientas y bucles de respuesta
- Diseño de asistentes enfocados en tareas para operaciones internas
- Incorporación de revisión humana, lógica de respaldo y manejo de errores
Flujos de Trabajo de Recuperación Privada
- Fundamentos de la generación aumentada por recuperación para el acceso interno al conocimiento
- Preparación de documentos para segmentación, indexación y búsqueda
- Conexión de un almacenamiento vectorial local a una aplicación basada en Ollama
- Mejora de la relevancia y calidad de las respuestas con patrones de recuperación mejorados
Prácticas de Seguridad, Gobernanza y Cumplimiento
- Límites de manejo de datos y consideraciones de privacidad
- Control de acceso, registro y soporte para auditoría
- Seguridad de las consultas, controles de salida y barreras de protección
- Puntos de control de gobernanza para despliegue y operación regulada
Patrones de Integración Empresarial
- Exposición de capacidades de IA local a través de APIs internas
- Integración de asistentes con aplicaciones y servicios internos
- Soporte para casos de uso de asistentes, procesamiento por lotes y automatización de flujos de trabajo
- Mantenimiento de soluciones dentro de límites de red controlados
Evaluación de Soluciones de IA Local
- Evaluación de calidad, fiabilidad y consistencia
- Pruebas contra requisitos comerciales, políticos y de seguridad
- Comparación de opciones de modelos para tareas empresariales específicas
- Establecimiento de un ciclo práctico de mejora para equipos internos
Laboratorio de Implementación Práctica
- Construcción de un asistente privado con Ollama y un modelo abierto
- Adición de recuperación sobre documentos internos aprobados
- Introducción a acciones agénticas simples y controles de seguridad
- Revisión de puntos de control de despliegue, operaciones y gobernanza
Planificación de Adopción y Próximos Pasos
- Revisión de decisiones clave de diseño y despliegue
- Identificación de trampas comunes en proyectos de IA regulada
- Planificación de casos de uso piloto y alineación de interesados
- Definición de una hoja de ruta para la adopción segura de IA local
Requerimientos
- Comprensión básica de conceptos de IA y desarrollo de software
- Familiaridad con herramientas de línea de comandos, contenedores o entornos de desarrollo local
- Experiencia básica en scripting o programación
Público Objetivo
- Desarrolladores y equipos técnicos que construyen soluciones de IA privada en infraestructura interna
- Profesionales de seguridad, cumplimiento y plataformas que apoyan la IA en entornos regulados
- Líderes técnicos en finanzas, salud, gobierno y defensa que evalúan la adopción de IA in situ
21 Horas