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コース概要

軽量LLMの紹介

  • 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
  • 企業にとって軽量モデルが重要な理由

ナノバナナを理解する

  • 主要機能と設計原則
  • モデルの能力と限界
  • 従来のLLMとのナノバナナの違い

デプロイメントモデルとユースシナリオ

  • 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
  • 最適なデプロイメント経路の選択

業界横断的な実用的なアプリケーション

  • 社内自動化とナレッジ支援
  • 顧客向けユースケース
  • 運用およびコンプライアンス要求に基づくシナリオ

統合の基礎

  • システム要件の評価
  • ワークフローとプロセス上の考慮事項
  • APIとツールチェーンの紹介

コスト最適化と効率化

  • 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
  • スケーラブルなデプロイメントの計画

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
  • エンタープライズポリシーと基準との整合性

組織での導入に向けた準備

  • 社内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
  • 広範な展開のための基盤整備

まとめと次のステップ

要求

  • 一般的なIT概念に関する理解
  • 基本的なソフトウェアツールでの実務経験
  • データ駆動型のビジネスワークフローへの習熟

対象読者

  • AI機能の導入を視野に入れた一般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
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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