Формирование у слушателей практических компетенций по развертыванию, тонкой настройке и эффективному использованию локальных языковых (LLM) и мультимодальных моделей на персональных компьютерах. Освоение методов интеграции локального ИИ в рабочие процессы для решения профессиональных задач без передачи конфиденциальных данных в облачные сервисы.
- самостоятельно разворачивать инфраструктуру для работы с локальными нейросетями (Ollama, LM Studio) на ПК под управлением Windows без доступа к интернету;
- грамотно подбирать архитектуры и размеры моделей под конкретные бизнес-задачи и технические характеристики своего оборудования;
- создавать персональную локальную базу знаний для интеллектуального поиска, суммаризации и анализа собственных массивов документов;
- автоматизировать расшифровку аудиозаписей и генерацию структурированных конспектов с помощью локальной модели Whisper;
- интегрировать локальные ИИ в повседневные рабочие процессы через Python-скрипты и локальные API для парсинга, анализа данных и генерации отчетов;
- аудировать и минимизировать риски утечки данных при использовании ИИ-инструментов в корпоративной и личной среде, выстраивая безопасный цифровой контур.
- Архитектура локального ИИ и настройка среды
- Работа с текстом и создание персональной базы знаний
- Мультимодальность: аудио, изображения и автоматизация рутины
- Локальные AI-агенты, интеграция и защита проектов
По окончании курса вы получите: удостоверение о повышении квалификации
Тип: повышение квалификации
Для кого: для лиц с высшим и средним профессиональным образованием; для специалистов, чья деятельность связана с обработкой конфиденциальной, коммерческой, персональной или чувствительной информации
Старт курса: по вашей заявке
Режим занятий: 4 часа в неделю
Нагрузка: 16 часов
Срок обучения: 1,5 месяца
Формат: асинхронный/онлайн лекции в записи
Доступ к материалам курса: 1 год
Документы
Учебный план «Локальные нейросети для личных задач: приватность и контроль»