Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pokok-Pokok AI Lokal yang Aman

  • Makna AI lokal dan on-prem dalam konteks regulasi ketat
  • Perbandingan antara AI berbasis cloud dan penerapan internal untuk tugas sensitif
  • Contoh penggunaan perusahaan terkait asisten privat serta dukungan alur kerja
  • Komponen utama dalam arsitektur AI lokal yang aman

Pemahaman Dasar tentang Ollama dan Model Open Source

  • Peranan Ollama dalam rangkaian pengembangan lokal
  • Cara mengambil, menjalankan, serta mengelola model secara lokal
  • Pemilihan model berdasarkan ukuran, kualitas, perangkat keras, dan lisensi
  • Penyesuaian opsi model dengan tugas bisnis nyata yang diinginkan<\/li>

Persiapan Lingkungan On-Prem

  • Persiapan host, workstation, serta server untuk penggunaan AI
  • Menginstal dan mengonfigurasi Ollama guna melakukan inferensi secara lokal
  • Pemanfaatan kontainer beserta alat pengembangan internal yang tersedia
  • Verifikasi akses API serta kesiapan operasional awal

Mengoptimalkan Penggunaan Model Lokal

  • Menjalankan perintah input serta mengatur keluaran dengan instruksi sistem
  • Menggunakan ulang template untuk tugas-tugas korporat yang konsisten
  • Pengelolaan versi model dan artefak internal lainnya
  • Tuning kinerja dasar pada perangkat CPU maupun GPU

Merancang Alur Kerja Agen yang Praktis

  • Ciri-ciri alur kerja agen dalam lingkungan terkontrol
  • Pola sederhana untuk perencanaan, penggunaan alat, serta pengulangan respons
  • Penyusunan asisten yang berfokus pada tugas operasional internal perusahaan
  • Penerapan mekanisme peninjauan manusia, logika cadangan, dan penanganan kesalahan

Alur Kerja Pencarian Privat

  • Konsep dasar generasi berbasis pencarian untuk mengakses informasi internal
  • Cara menyiapkan dokumen guna pemisahan bagian, pengindeksan, serta pencarian
  • Pengkoneksian penyimpanan vektor lokal ke aplikasi berbasis Ollama
  • Langkah memperbaiki relevansi dan mutu jawaban melalui pola pencarian yang lebih baik

Praktik Keamanan, Tata Kelola, serta Kepatuhan Regulasi

  • Batasan penanganan data dan pertimbangan privasi yang perlu diperhatikan
  • Kontrol akses, pencatatan aktivitas, serta dukungan audit sistem
  • Keamanan prompt, pengendalian hasil output, serta mekanisme perlindungan lainnya
  • Titik pemeriksaan tata kelola bagi penerapan dan operasi di lingkungan regulasi ketat

Pola Integrasi Perusahaan

  • Cara mengekspos kemampuan AI lokal lewat API internal perusahaan
  • Integrasi asisten AI dengan aplikasi serta layanan internal lainnya
  • Pendukungan berbagai penggunaan seperti otomatisasi asisten, batch proses, maupun alur kerja umum
  • Pengamanan solusi agar selalu terisolasi dalam jaringan yang terkontrol

Evaluasi Solusi AI Lokal

  • Penilaian mutu, keandalan, serta konsistensi kinerja sistem
  • Pengujian sejauh mana model memenuhi persyaratan bisnis, regulasi, dan standar keamanan
  • Perbandingan beragam opsi model terkait tugas korporat tertentu
  • Pembentukan siklus perbaikan praktis bagi tim internal pengguna AI

Laboratorium Implementasi Praktis

  • Membangun asisten privat menggunakan Ollama dan model open source
  • Mengimplementasikan sistem pencarian terhadap dokumen internal yang disetujui
  • Menerapkan tindakan agen sederhana serta kontrol keamanan tambahan<\/li>
  • Pemeriksaan tahap implementasi, operasionalisasi, dan pengecekan tata kelola sistem

Rencana Pengadopsian dan Langkah Selanjutnya

  • Rekapitulasi keputusan desain serta penerapan utama dalam proyek AI
  • Pengenalan hambatan yang sering muncul pada proyek AI di lingkungan regulasi ketat
  • Perencanaan kasus uji coba awal beserta penyelarasan visi dengan para pemangku kepentingan
  • Pembuatan roadmap penggunaan AI lokal yang aman bagi organisasi Anda

Persyaratan

  • Pemahaman dasar mengenai konsep AI serta proses pengembangan perangkat lunak
  • Kenal dengan alat baris perintah, kontainer, atau lingkungan pengembangan lokal
  • Pengalaman menulis skrip atau pemrograman dasar

Audiens

  • Pengembang dan tim teknis yang merancang solusi AI privat di infrastruktur internal perusahaan
  • Profesional bidang keamanan, kepatuhan regulasi, serta platform pendukung penggunaan AI di lingkungan teratur ketat
  • Pemimpin teknis di sektor keuangan, kesehatan, pemerintahan, dan pertahanan yang mengevaluasi penerapan AI on-prem.
 21 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait