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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
お客様の声 (1)
プレゼンテーションにおける流れ、雰囲気、およびトピック
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
コース - Google Gemini AI for Data Analysis
機械翻訳