Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Grondslagen van beveiligde lokale AI
- Hoe lokale en on-premise AI wordt toegepast in gereguleerde omgevingen.
- Cloud-gebaseerde AI versus interne implementatie voor gevoelige werkbelastingen.
- Veel voorkomende bedrijfsgebruikssituaties voor privé-assistenten en workflow-ondersteuning.
- Kerncomponenten van een beveiligde lokale AI-architectuur.
Basiskennis van Ollama en openbare modellen
- Hoe Ollama zich past binnen een lokaal ontwikkelstapel.
- Modellen downloaden, uitvoeren en beheren op lokale systemen.
- Modellen selecteren op basis van grootte, kwaliteit, hardwarevereisten en licenties.
- De meest geschikte modellen kiezen voor specifieke bedrijfsdoelstellingen.
Voorbereiding van de on-premise-omgeving
- Voorbereiden van hosts, workstations en servers.
- Ollama installeren en configureren voor lokale inferentie.
- Gebruik van containers en interne ontwikkelingstools.
- Controleren of API-toegang werkt en dat het systeem operationeel is.
Efficiënt omgaan met lokale modellen
- Prompts uitvoeren en output vormgeven middels systeeminstructies.
- Templatehergebruik voor consistente bedrijfsacties.
- Beheer van modelversies en interne artefacten.
- Basisoptimalisatie voor CPU- en GPU-gebaseerde implementaties.
Het ontwerpen van praktische agentische workflows
- Wat kenmerkend is voor een 'agentisch' workflow in gecontroleerde omgevingen.
- Eenvoudige patronen voor plannen, hulpmiddelgebruik en responsmechanismen.
- Het ontwerpen van takengerichte assistenten voor interne bedrijfsprocessen.
- Toevoegen van menselijke beoordeling, fallback-logica en foutbehandeling.
Privé-retrieval-workflows
- Basisprincipes van retrieval-augmented generation voor toegang tot interne kennis.
- Het voorbereiden van documenten voor chunking, indexering en zoekopdrachten.
- Koppeling maken tussen een lokale vectoropslag en een Ollama-gebruikende applicatie.
- Relevantere resultaten en verbeterde antwoordkwaliteit door betere retrieval-technieken.
Beveiliging, governance en compliance-maatregelen
- Grenzen van gegevensgebruik en privacyoverwegingen.
- Toegangsbeheer, logging en ondersteuning bij audits.
- Beveiliging van prompts, outputcontrole en beleidsrichtlijnen.
- Governance-checkpoints voor wettelijk conforme implementatie en exploitatie.
Integratiepatronen binnen bedrijfsomgevingen
- Lokale AI-capaciteiten beschikbaar maken via interne API's.
- Assistenten integreren met interne applicaties en services.
- Ondersteuning van automatisering op basis van assistenten, batches of workflows.
- Ervoor zorgen dat oplossingen binnen veilige netwerkgrenzen blijven.
Beoordeling van lokale AI-oplossingen
- Kwaliteit, betrouwbaarheid en consistentie evalueren.
- Toetsen aan bedrijfsdoelen, beleidsregels en veiligheidseisen.
- Vergelijken van modellen voor specifieke bedrijfstaken.
- Een haalbare verbeteringscyclus vaststellen voor interne teams.
Praktische implementatielab-sessies
- Het bouwen van een privé-assistent met Ollama en een open model.
- Toevoegen van retrieval-functie op basis van goedgekeurde interne documenten.
- Simpele agentische acties en veiligheidsmaatregelen implementeren.
- Evaluatie van implementatie, exploitatie en governance-aspecten.
Adoptieplanning en volgende stappen
- De belangrijkste ontwerp- en implementatiebeslissingen bespreken.
- Gebruikelijke valkuilen bij gereguleerde AI-projecten identificeren.
- Pilottoepassingen plannen en overeenstemming bereiken met betrokken partijen.
- Een roadmap opstellen voor de veilige invoering van lokale AI-oplossingen.
Vereisten
- Basiskennis van AI-concepten en softwareontwikkeling.
- Ervaring met command-line-tools, containers of lokale ontwikkelomgevingen.
- Eenvoudige script- of programmeerervaring.
Doelgroep
- Ontwikkelaars en technische teams die privé-AI-oplossingen bouwen op interne infrastructuur.
- Beveiligings-, compliance- en platformspecialisten die AI ondersteunen in gereguleerde omgevingen.
- Tech-leiders binnen de financiële sector, gezondheidszorg, overheid en defensie die de on-premise implementatie van AI overwegen.
21 Uren
