コース概要

Ollamaを使用したプライベートAIの概要

  • エンタープライズAIにおけるOllamaの役割
  • プライベートでAIモデルを実行するメリット
  • クラウドベースのAIソリューションとの比較

安全なAIインフラストラクチャの設定

  • オンプレミスおよび自己ホストサーバーへのOllamaの展開
  • アクセス制御と認証の設定
  • AIモデルデータの暗号化実装

プライベート環境でのAIモデルの展開

  • LLMsをローカルに読み込みおよび管理する
  • プライベートデプロイメント向けのパフォーマンス最適化
  • AIモデルのバージョン管理と更新を確保する

安全なAIワークフローの構築

  • AI駆動自動化パイプラインの設計
  • エンタープライズアプリケーションとのOllama統合
  • セキュリティとガバナンスポリシーに準拠することを確保する

AIモデルのパフォーマンスと効率の最適化

  • 高速処理用にGPUアクセラレーションを活用する
  • プライベートワークロード向けにAIモデルを微調整する
  • AIパフォーマンスの監視と維持

コンプライアンスとデータプライバシーの確保

  • エンタープライズAIセキュリティのベストプラクティス
  • プライベートAIモデルのデータ保存ポリシー
  • 規制コンプライアンスの考慮事項(GDPR、HIPAAなど)

プライベートAIワークフローの拡張

  • 大規模エンタープライズでのAI機能の拡大
  • プライベートとクラウドAIを組み合わせたハイブリッドアプローチ
  • プライベートAI展開の将来のトレンド

まとめと次なるステップ

要求

  • AIモデルの展開と管理経験
  • ネットワークセキュリティとアクセス制御に関する知識
  • エンタープライズ自動化およびDevOps実践の理解

対象者

  • AI駆動ワークフローを設計するエンタープライズアーキテクト
  • コンプライアンスとデータプライバシーを確保するセキュリティアナリスト
  • AIをビジネス運用に統合する自動化エンジニア
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー