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 期間 7 時間

コース概要

軽量 LLM の入門

  • コンパクトなモデルアーキテクチャの理解
  • リソース効率の高い AI の進化
  • 軽量モデルが企業にとって重要である理由

Nano Banana の理解

  • 主要な機能と設計原理
  • モデルの機能と限界
  • Nano Banana が従来の LLM とどのように異なるか

展開モデルとユースケース

  • オンデバイス実行とその利点
  • ローカル推論とクラウド推論の比較
  • 最適な展開経路の選択

業界横断的な実用的なアプリケーション

  • 社内自動化と知識支援
  • 顧客向けユースケース
  • オペレーションおよびコンプライアンス主導のシナリオ

統合の基礎

  • システム要件の評価
  • ワークフローおよびプロセスの考慮事項
  • API とツールチェーンの概要

コスト最適化と効率

  • コンパクトなモデルによる推論コストの削減
  • パフォーマンスとリソースのバランス調整
  • スケーラブルな展開の計画

ガバナンス、プライバシー、リスク管理

  • 安全なオンデバイス実行の確保
  • データ境界と保護措置の理解
  • 企業ポリシーおよび標準との整合

組織内導入のための準備

  • 内部能力と準備態勢の構築
  • パイロットプロジェクトによるビジネス価値の評価
  • より広範な展開に向けた基盤づくり

まとめと次のステップ

要求

  • 一般的な IT コンセプトの理解
  • 基本的なソフトウェアツールの使用経験
  • データ駆動型のビジネスワークフローへの慣れ

対象読者

  • AI 機能を導入しようとする一般的な IT チーム
  • 実用的な AI アプリケーションに関心のあるビジネスユーザー
  • オンデバイス LLM 戦略を評価しているテクノロジー管理者

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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