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코스 개요
Ollama를 활용한 프라이빗 AI 개요
- 엔터프라이즈 AI 환경에서 Ollama의 역할 및 중요성
- AI 모델을 프라이빗하게 운영했을 때 얻게 되는 장점
- 클라우드 기반 AI 솔루션과의 비교 분석
안전한 AI 인프라 구축 방법
- 온프레미스 및 자체 호스팅 서버에 Ollama 배포하기
- 접근 제어 및 인증 체계 설정 방법
- AI 모델 데이터 암호화 구현 방안
프라이빗 환경에서의 AI 모델 배포 절차
- 로컬 환경에 LLM을 불러오고 관리하는 방법
- 프라이빗 환경 배포 시 성능 최적화 방안
- AI 모델의 버전 관리는 물론 업데이트 절차 수행 방법
안전한 AI 워크플로우 설계 방식
- AI 기반 자동화 파이프라인 구상 및 계획
- 엔터프라이즈 애플리케이션에 Ollama를 통합하는 절차
- 보안 및 거버넌스 규정 준수를 보장하기 위한 방책
AI 모델 성능 최적화 및 효율성 향상 기법
- 고속 처리를 위해 GPU 가속 활용하기
- 프라이빗 워크로드에 맞춰 AI 모델 미세 조정하기
- 지속적인 AI 성능 모니터링 및 유지보수 방법
규정 준수와 데이터 프라이버시 보장 전략
- 엔터프라이즈 AI 보안을 위한 최선의 실무 방안
- 프라이빗 AI 모델용 데이터 보존 정책 설정
- GDPR, HIPAA 등 관련 규제 준수를 위한 고려사항
프라이빗 AI 워크플로우의 확장 방안
- 대규모 기업 환경에서 AI 역량을 지속적으로 확대하는 방법
- 프라이빗 AI와 클라우드 AI를 결합한 하이브리드 접근 방식
- 향후 프라이빗 AI 배포의 발전 동향 예측
요약 및 향후 실천 방안 안내
요건
- AI 모델 배포 및 관리 경험
- 네트워크 보안 및 접근 제어에 대한 기본 지식
- 엔터프라이즈 자동화와 DevOps 실무에 대한 이해
대상 참가자
- AI 기반 워크플로우를 설계하는 엔터프라이즈 아키텍트
- 규정 준수 및 데이터 프라이버시 확보를 담당하는 보안 분석가
- 비즈니스 운영에 AI 기술을 통합하고자 하는 자동화 엔지니어
14 시간