Pelatihan Kedaulatan AI di Jakarta

Pelatihan langsung tatap muka ini di Jakarta dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para administrator sistem serta insinyur DevOps yang ingin menyebarkan, mengonfigurasi, dan mengelola klaster EXO untuk inferensi LLM secara privat di berbagai perangkat Apple Silicon maupun Linux.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Jakarta ditujukan bagi para insinyur DevOps dan arsitek infrastruktur yang hendak mengotomatisasi penyediaan, pemantauan, serta pengelolaan siklus hidup klaster AI pribadi berbasis EXO.

Pelatihan online langsung ini di Jakarta ditujukan bagi para insinyur keamanan serta petugas kepatuhan yang ingin memperkuat konfigurasi EXO, mengatur akses model, dan memantau beban kerja AI yang dijalankan sepenuhnya di dalam lingkungan on-premise.

Pelatihan Online Langsung ini dalam Jakarta ditujukan bagi para pengembang serta tim teknis yang ingin memanfaatkan Ollama dan model open source untuk menciptakan serta menjalankan solusi AI agen privat di infrastruktur internal perusahaan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu: menginstal dan mengonfigurasi Ollama; mengevaluasi serta menjalankan model open source secara lokal; merancang alur kerja agen sederhana beserta berbasis pencarian; dan menerapkan mekanisme keamanan serta tata kelola yang sesuai untuk lingkungan teratur ketat.

Ollama adalah alat open source untuk menjalankan model bahasa besar secara lokal di perangkat komputer dan sistem enterprise. Alat ini mempermudah proses kuantisasi, penugasan GPU, serta penyajian API dalam satu antarmuka baris perintah, sehingga organisasi dapat menjalankan LLM seperti Llama, Mistral, dan Qwen secara mandiri tanpa mengirim data ke OpenAI, Anthropic, atau Google.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur Jakarta dan ditujukan bagi para pemimpin IT tingkat menengah, profesional kepatuhan, tim keamanan, serta arsitek perusahaan yang ingin menerapkan prinsip-prinsip AI berdaulat serta praktik tata kelola untuk merancang lingkungan AI yang mampu melindungi data sensitif, memenuhi persyaratan lokalisasi, dan mengurangi ketergantungan pada vendor eksternal.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu menjelaskan konsep-konsep AI berdaulat, mengevaluasi pilihan penyimpanan dan tata kelola sistem, mendefinisikan kontrol atas perintah masukan serta log aktivitas, sekaligus menyusun rencana implementasi yang praktis.