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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
- 軽量モデルが企業にとって重要な理由
Nano Bananaの理解
- 主要な特徴と設計原則
- モデルの機能と制限
- Nano Bananaが従来のLLMと異なる点
展開モデルとユースケース
- デバイス上での実行とそのメリット
- ローカル推論とクラウド推論の比較
- 適切な展開パスを選択する
産業横断的な実践的アプリケーション
- 内部自動化と知識アシスタンス
- カスタマーフェイシングのユースケース
- 運用とコンプライアンス駆動型のシナリオ
統合の基本概念
- システム要件の評価
- ワークフローとプロセスの考慮事項
- APIとツールチェーンの紹介
コスト最適化と効率性
- コンパクトなモデルを使用した推論コストの削減
- パフォーマンスとリソースのバランス
- スケーラブルな展開の計画
ガバナンス、プライバシー、およびリスク管理
- デバイス上での安全な実行を確保する
- データ境界とセキュリティの理解
- 企業ポリシーと基準への適合
組織内の採用に向けて準備する
- 内部能力と準備の構築
- パイロットプロジェクトを通じたビジネス価値の評価
- 大規模な展開に向けて土台を整える
まとめと次なるステップ
要求
- 一般的なIT概念の理解
- 基本的なソフトウェアツールを使用した経験
- データ駆動型ビジネスワークフローへのなじみ
対象者
- AI機能を導入する一般ITチーム
- 実践的なAIアプリケーションに興味のあるビジネスユーザー
- デバイス上のLLM戦略を評価するテクノロジーマネージャー
7 時間
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