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 Duración 7 horas

Temario del curso

Introducción a los LLM ligeros

  • Comprensión de arquitecturas de modelos compactos
  • La evolución de la IA eficiente en recursos
  • Por qué los modelos ligeros importan para las empresas

Comprensión de Nano Banana

  • Características clave y principios de diseño
  • Capacidades y limitaciones del modelo
  • Cómo Nano Banana difiere de los LLM tradicionales

Modelos de despliegue y escenarios de uso

  • Ejecución en el dispositivo y sus beneficios
  • Inferencia local versus nube
  • Selección de la vía de despliegue adecuada

Aplicaciones prácticas en varias industrias

  • Automatización interna y asistencia de conocimiento
  • Casos de uso orientados al cliente
  • Escenarios operativos y regulados por cumplimiento

Fundamentos de integración

  • Evaluación de requisitos del sistema
  • Consideraciones de flujo de trabajo y procesos
  • Introducción a API y cadena de herramientas

Optimización de costos y eficiencia

  • Reducción de costos de inferencia usando modelos compactos
  • Equilibrar rendimiento y recursos
  • Planificación para despliegues escalables

Gobernanza, privacidad y gestión de riesgos

  • Asegurar la ejecución segura en el dispositivo
  • Comprensión de límites de datos y salvaguardias
  • Alineación con políticas y estándares empresariales

Preparación para la adopción organizacional

  • Construcción de capacidad y preparación internas
  • Evaluación del valor empresarial a través de proyectos piloto
  • Creación de las bases para implementaciones más amplias

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de conceptos generales de TI
  • Experiencia con herramientas de software básicas
  • Familiaridad con flujos de trabajo empresariales basados en datos

Público objetivo

  • Equipos de TI generales que adoptan capacidades de IA
  • Usuarios de negocios interesados en aplicaciones prácticas de IA
  • Gestores de tecnología que evalúan estrategias de LLM en el dispositivo

Número de participantes


Precio por participante

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