Свой ИИ-контур: закрытые данные и локальные модели

15 участников

О чём курс

О чём курс

Школа Zerocoder обучает выстраиванию защищённого контура для работы с искусственным интеллектом, когда в процессах задействованы конфиденциальные или закрытые данные компании. Автор разбирает классификацию информации, критерии для передачи данных внешним сервисам после предварительной деперсонализации, а также сценарии, требующие локального развёртывания открытых моделей на собственном оборудовании.

Программа ориентирована на проектирование архитектуры под задачи бизнеса: как соблюсти баланс безопасности, вычислительных мощностей и бюджета. На курсе рассматриваются способы сочетания сильных внешних нейросетей и внутренней инфраструктуры, позволяющие не передавать наружу чувствительные сведения.

Что внутри

Темы охватывают полный цикл внедрения ИИ в закрытый корпоративный периметр:

  • Классификация персональных, коммерческих и государственных данных, правовые ограничения и каналы потенциальных утечек.
  • Замена имён, сумм и реквизитов во внутренних документах перед отправкой во внешние сервисы и их возвращение в итоговый результат.
  • Оценка классов открытых моделей, требований к объёму памяти и методов квантизации для запуска на локальных компьютерах и серверах.
  • Настройка защищённого серверного доступа, сетевого контура, шифрования и корпоративной авторизации сотрудников с учётом требований службы безопасности.
  • Разработка корпоративных решений методом вайбкодинга с помощью инструмента Claude Code без передачи исходного кода, конфигураций и ключей.
  • Подключение баз знаний и разграничение прав отделов по принципу минимальных привилегий с аудитом уязвимостей.

Практические задания

Обучение сопровождается домашними заданиями к каждому уроку, где отрабатывается запуск моделей и настройка инструментов на собственной машине или сервере. Отдельное внимание уделено подготовке наглядных схем движения данных и отзыва доступов для согласования со службой безопасности.

В финале вы выполняете итоговый практикум — проектируете архитектуру защищённого контура под собственный рабочий кейс с обоснованием выбора моделей, серверов и правил обработки закрытой информации.

Программа обучения

Модуль 1. Данные, риски и право Урок 1. Что происходит с данными внутри публичных сервисов, интерфейсов и корпоративных решений, где они хранятся и как утекают. Урок 2. Персональные, конфиденциальные, коммерческие и государственные данные: как отличить и что требует особого режима. Урок 3. Юридическая сторона: что допустимо передавать, ответственность компании, внутренние политики. Ты классифицируешь любой рабочий документ и понимаешь, какая обработка для него допустима Модуль 2. Деперсонализация и безопасная работа с внешними моделями Урок 7. Когда локальная модель действительно нужна, а когда задача решается проще. Урок 8. Классы открытых моделей, контекстное окно, лицензии. Урок 9. Железо и квантизация: сколько памяти требует модель каждого размера, когда хватает ноутбука, а когда нужен сервер. Урок 10. Практика: подбор и запуск модели на своей машине. Ты запускаешь модель локально и понимаешь границы своего железа Модуль 3. Локальные и открытые модели Урок 11. Виртуальные, выделенные серверы и облачные видеокарты: что выбрать под задачу и как рассчитать стоимость. Урок 12. Развертывание модели на сервере, хранение, обновление, резервные копии, мониторинг. Урок 13. Безопасный доступ: сетевой контур, шифрование, закрытые точки входа, корпоративная авторизация. У тебя есть схема: сотрудник → защищенный доступ → сервер компании → локальная модель → внутренние данные Модуль 4. Серверы и корпоративный контур Урок 11. Виртуальные, выделенные серверы и облачные видеокарты: что выбрать под задачу и как рассчитать стоимость. Урок 12. Развертывание модели на сервере, хранение, обновление, резервные копии, мониторинг. Урок 13. Безопасный доступ: сетевой контур, шифрование, закрытые точки входа, корпоративная авторизация. У тебя есть схема: сотрудник → защищенный доступ → сервер компании → локальная модель → внутренние данные Модуль 5. Вайбкодинг внутри защищенного контура Урок 14. Чем разработка с ИИ-помощником в защищенном контуре отличается от обычной. Урок 15. Claude Code как основной рабочий инструмент: настройка окружения, работа на удаленном сервере, ограничение доступов, безопасная работа с ключами и секретами, контроль действий агента. Урок 16. Практика: собрать приложение, которое работает с локальной моделью и закрытыми данными. Ты собираешь корпоративные приложения, не отдавая наружу код, конфигурации и секреты Модуль 6. Данные, доступы и безопасность Урок 17. Подключение внутренних документов и баз знаний, роли и права пользователей, принцип минимальных привилегий, отзыв доступа. Урок 18. Безопасное хранение документов, истории запросов, ключей и токенов. Основные угрозы ИИ-систем и защита от них. Урок 19. Практика: аудит готового решения на точки утечки. Ты разграничиваешь доступы между отделами и закрываешь уязвимости до того, как ими воспользуются Модуль 7. Гибридные архитектуры и проектирование решения Урок 20. Маршрутизация запросов, локальная классификация данных, сочетание внутреннего поиска и внешней модели, баланс безопасности, качества и стоимости. Урок 21. Государственные и регулируемые данные: ограничения и допустимые сценарии. Урок 22. Итоговый практикум: проект защищенного контура под свой кейс с обоснованием каждого решения. Ты выходишь с готовым проектом архитектуры под конкретную задачу бизнеса

Складчина создана 19 августа 2026 г. · описание обновлено 25 октября 2026 г.

Теги курса

Инструменты

Другие материалы школы 12

Z Zerocoder Все материалы
5 474 ₽ 69 900 ₽