Plan Szkolenia

Wprowadzenie do lekkich modeli językowych

  • Zrozumienie kompaktowych architektur modeli
  • Ewolucja zasoboodpornego AI
  • Dlaczego lekkie modele są ważne dla przedsiębiorstw

Zrozumienie Nano Banana

  • Kluczowe cechy i zasady projektowania
  • Moce modelu i ich ograniczenia
  • Jak Nano Banana różni się od tradycyjnych LLM-ów

Modele wdrożenia i scenariusze zastosowań

  • Wykonywanie na urządzeniach i jego korzyści
  • Lokalna versus chmurowa inferencja
  • Wybór odpowiedniej ścieżki wdrożenia

Praktyczne zastosowania w różnych sektorach

  • Wewnętrzna automatyzacja i asystencja wiedzy
  • Zasady frontowe dla klientów
  • Scenariusze operacyjne i związane z zgodnością

Podstawy integracji

  • Ocenianie wymagań systemowych
  • Rozważania dotyczące przepływów pracy i procesów
  • Wprowadzenie do API i łańcucha narzędzi

Optymalizacja kosztów i efektywność

  • Redukcja kosztów inferencji przy użyciu kompaktowych modeli
  • Znajdowanie równowagi między wydajnością a zasobami
  • Planowanie skalowalnych wdrożeń

Zarządzanie, prywatność i zarządzanie ryzykiem

  • Zapewnienie bezpiecznego wykonywania na urządzeniach
  • Zrozumienie granic danych i zabezpieczeń
  • Wyrównanie do polityk i standardów przedsiębiorstwa

Przygotowanie do przyjęcia w organizacji

  • Budowanie wewnętrznych zdolności i gotowości
  • Ocena wartości biznesowej poprzez projekty pilotażowe
  • Tworzenie podstawy dla szerszych wdrożeń

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie podstawowych koncepcji IT
  • Doświadczenie w korzystaniu z podstawowych narzędzi oprogramowania
  • Znajomość przepływów pracy opartych na danych w biznesie

Grupa docelowa

  • Ogólne zespoły IT przyjmujące zdolności AI
  • Użytkownicy biznesowi zainteresowani praktycznymi zastosowaniami AI
  • Menedżerowie techniczni oceniający strategie wdrożenia modeli językowych na urządzeniach
 7 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie