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コース概要

軽量 LLM の概要

  • 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
  • エンタープライズにとって軽量モデルが重要な理由

Nano Banana の理解

  • 主要な特徴と設計原則
  • モデルの機能性と制限
  • Nano Banana と伝統的な LLM 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
  • 適切なデプロイメントパスの選択

業界全体での実践的な応用

  • 内部自動化とナレッジアシスタンス
  • 顧客向けのユースケース
  • 運用およびコンプライアンス主導のシナリオ

統合の基本

  • システム要件の評価
  • ワークフローとプロセスの検討事項
  • API および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

  • セキュアなオンデバイス実行の確保
  • データの境界と保護策の理解
  • エンタープライズの方針および標準との整合性

組織への導入に向けた準備

  • 内部の能力と準備態勢の構築
  • パイロットプロジェクトを通じてビジネス価値を評価する
  • 広範な展開の基盤を築く

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の経験
  • データ駆動型のビジネスワークフローに関する親和性

対象者

  • AI 機能の導入を進める一般的な 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
  • オンデバイス LLM の戦略を評価するテクノロジーマネージャー
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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