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Programa do Curso
Fundamentos da IA Local Segura
- O que significam IA local e on-prem em ambientes regulamentados
- IA na nuvem versus implantação interna para cargas de trabalho sensíveis
- Casos de uso empresarial comuns para assistentes privados e suporte a fluxos de trabalho
- Componentes principais de uma arquitetura de IA local segura
Básico do Ollama e Modelos Abertos
- Como o Ollama se encaixa em uma stack de desenvolvimento local
- Baixar, executar e gerenciar modelos localmente
- Escolher modelos com base no tamanho, qualidade, hardware e licença
- Adequar as opções de modelo a tarefas comerciais práticas
Preparando o Ambiente On-Prem
- Preparação de host, estação de trabalho e servidor
- Instalando e configurando o Ollama para inferência local
- Utilizando contêineres e ferramentas internas de desenvolvimento
- Verificando acesso à API e prontidão operacional básica
Trabalhando com Modelos Locais de Forma Efetiva
- Executando prompts e moldando saídas com instruções do sistema
- Reutilizando modelos para tarefas empresariais consistentes
- Gerenciando versões de modelos e artefatos internos
- Ajuste básico de desempenho para implantações em CPU e GPU
Construindo Fluxos de Trabalho Práticos Baseados em Agentes
- O que torna um fluxo de trabalho baseado em agente em um ambiente controlado
- Padrões simples para planejamento, uso de ferramentas e loops de resposta
- Projetando assistentes focados em tarefas para operações internas
- Adicionando revisão humana, lógica de fallback e tratamento de erros
Fluxos de Trabalho de Recuperação Privada
- Básico de geração aumentada por recuperação para acesso ao conhecimento interno
- Preparando documentos para segmentação, indexação e pesquisa
- Conectando um armazenamento vetorial local a uma aplicação baseada em Ollama
- Melhorando a relevância e a qualidade das respostas com padrões de recuperação aprimorados
Práticas de Segurança, Governança e Conformidade
- Limites de manuseio de dados e considerações de privacidade
- Controle de acesso, logs e suporte a auditoria
- Segurança de prompts, controles de saída e barreiras de segurança (guardrails)
- Pontos de controle de governança para implantação e operação regulamentadas
Padrões de Integração Empresarial
- Expondo capacidades de IA local por meio de APIs internas
- Integrando assistentes com aplicações e serviços internos
- Suportando casos de uso de assistentes, processos em lote e automação de fluxos de trabalho
- Mantendo as soluções dentro dos limites da rede controlada
Avaliando Soluções de IA Local
- Avaliando qualidade, confiabilidade e consistência
- Testando contra requisitos comerciais, políticos e de segurança
- Comparando opções de modelo para tarefas empresariais específicas
- Estabelecendo um ciclo prático de melhoria para equipes internas
Laboratório de Implementação Prática
- Construindo um assistente privado com Ollama e um modelo aberto
- Adicionando recuperação sobre documentos internos aprovados
- Introduzindo ações básicas baseadas em agentes e controles de segurança
- Revisando pontos de controle de implantação, operações e governança
Planejamento de Adoção e Próximos Passos
- Revisando decisões-chave de design e implantação
- Identificando armadilhas comuns em projetos de IA regulamentados
- Planejando casos de uso piloto e alinhamento com as partes interessadas
- Definindo um roteiro para a adoção segura de IA local
Requisitos
- Compreensão básica de conceitos de IA e desenvolvimento de software
- Familiaridade com ferramentas de linha de comando, contêineres ou ambientes de desenvolvimento local
- Experiência básica em script ou programação
Público-Alvo
- Desenvolvedores e equipes técnicas construindo soluções de IA privadas em infraestrutura interna
- Profissionais de segurança, conformidade e plataforma apoiando a adoção de IA em ambientes regulamentados
- Líderes técnicos dos setores financeiro, de saúde, governo e defesa que avaliam a adoção de IA on-prem
21 Horas