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Durata 7 ore
Struttura del corso
Introduzione ai LLM leggeri
- Comprendere le architetture dei modelli compatti
- L'evoluzione dell'AI efficiente in termini di risorse
- Perché i modelli leggeri sono importanti per le imprese
Comprendere Nano Banana
- Funzionalità chiave e principi di design
- Capacità e limiti del modello
- Come Nano Banana differisce dai LLM tradizionali
Modelli di implementazione e scenari d'uso
- Esecuzione on-device e i suoi benefici
- Inferenza locale versus cloud
- Selezione del percorso di implementazione corretto
Applicazioni pratiche in diversi settori
- Automazione interna e assistenza alle conoscenze
- Casi d'uso rivolti al cliente
- Scenari operativi e legati alla conformità
Fondamenti di integrazione
- Valutazione dei requisiti di sistema
- Considerazioni su flussi di lavoro e processi
- Introduzione a API e toolchain
Ottimizzazione dei costi e efficienza
- Riduzione dei costi di inferenza utilizzando modelli compatti
- Bilanciamento tra prestazioni e risorse
- Pianificazione per implementazioni scalabili
Governance, privacy e gestione del rischio
- Garantire un'esecuzione on-device sicura
- Comprendere i confini dei dati e le misure di salvaguardia
- Allineamento con le politiche e gli standard aziendali
Prepararsi all'adozione organizzativa
- Costruire capacità e prontezza interne
- Valutare il valore di business tramite progetti pilota
- Porre le basi per roll-out più ampi
Sintesi e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza dei concetti generali di IT
- Esperienza con strumenti software di base
- Familiarità con i flussi di lavoro aziendali basati sui dati
Pubblico di riferimento
- Team IT generali che adottano capacità di AI
- Utenti aziendali interessati ad applicazioni pratiche di AI
- Manager tecnologici che valutano strategie di LLM on-device
Recensioni (1)
Flusso, atmosfera e argomento della presentazione
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Corso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traduzione automatica
