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
Fundamenten van Beveiligde Lokale AI
- Wat lokale en on-prem AI betekent in gereguleerde omgevingen
- Cloud AI versus interne implementatie voor gevoelige werklasten
- Veelvoorkomende zakelijke use-cases voor privé-assistenten en workflow-ondersteuning
- Kerncomponenten van een beveiligde lokale AI-architectuur
Ollama en basisprincipes van open modellen
- Hoe Ollama past in een lokale ontwikkelstack
- Modellen lokaal downloaden, uitvoeren en beheren
- Modellen kiezen op basis van grootte, kwaliteit, hardware en licentie
- Modelopties matchen met praktische bedrijfstaken
De on-prem omgeving voorbereiden
- Voorbereiding van host, werkstation en server
- Ollama installeren en configureren voor lokale inferentie
- Gebruik van containers en interne ontwikkeltools
- API-toegang verifiëren en basis operationele gereedheid controleren
Effectief werken met lokale modellen
- Prompts uitvoeren en outputs vormgeven met systeeminstructies
- Templates hergebruiken voor consistente zakelijke taken
- Modelversies en interne artefacten beheren
- Basis prestatieoptimalisatie voor CPU- en GPU-implementaties
Praktische agentische workflows bouwen
- Wat een workflow agentisch maakt in een gecontroleerde setting
- Eenvoudige patronen voor planning, toolgebruik en responslussen
- Op taak gerichte assistenten ontwerpen voor interne operaties
- Menselijke review, fallback-logica en foutafhandeling toevoegen
Privé zoekgerichte workflows
- Basisprincipes van retrieval-augmented generation voor interne kennisacces
- Documenten voorbereiden voor chunking, indexing en zoeken
- Een lokale vectoropslag verbinden met een Ollama-gebaseerde applicatie
- Relevantie en antwoordkwaliteit verbeteren met betere zoekpatronen
Beveiligings-, governance- en compliancepraktijken
- Gegevensverwerkingsgrenzen en privacyoverwegingen
- Toegangscontrole, logging en auditondersteuning
- Prompt-beveiliging, outputcontroles en beveiligingsmaatregelen
- Governance-controlepunten voor gereguleerde implementatie en operatie
Enterprise-integratiepatronen
- Lokale AI-mogelijkheden blootleggen via interne API's
- Assistenten integreren met interne applicaties en diensten
- Ondersteuning voor assistent-, batch- en workflow-automatisering use-cases
- Oplossingen binnen gecontroleerde netwerkgrenzen houden
Lokale AI-oplossingen evalueren
- Kwaliteit, betrouwbaarheid en consistentie beoordelen
- Testen tegen bedrijfs-, beleids- en veiligheidsvereisten
- Modelopties vergelijken voor specifieke zakelijke taken
- Een praktische verbetercyclus opzetten voor interne teams
Praktische implementatielab
- Een privé-assistent bouwen met Ollama en een open model
- Zoeken toevoegen over goedgekeurde interne documenten
- Eenvoudige agentische acties en veiligheidscontroles introduceren
- Implementatie, operaties en governance-controlepunten bespreken
Adoptieplanning en vervolgstappen
- Belangrijke ontwerp- en implementatiebeslissingen bespreken
- Veelvoorkomende valkuilen in gereguleerde AI-projecten identificeren
- Pilot use-cases plannen en belanghebbenden aligneren
- Een routekaat definiëren voor veilige lokale AI-adaptie
Vereisten
- Basisbegrip van AI-concepten en softwareontwikkeling
- Bekendheid met command line-tools, containers of lokale ontwikkelomgevingen
- Basiskennis van scripting of programmeren
Doelgroep
- Ontwikkelaars en technische teams die privé AI-oplossingen bouwen op interne infrastructuur
- Beveiligings-, compliance- en platformprofessionals die AI ondersteunen in gereguleerde omgevingen
- Technische leiders in financiën, gezondheidszorg, overheid en defensie die on-prem AI-adaptie evalueren
21 Uren