Struttura del corso

Introduzione ai Modelli Linguistici Leggeri

  • Comprensione delle architetture di modelli compatti
  • L'evoluzione dell'AI a consumo di risorse ridotto
  • Perché i modelli leggeri sono importanti per le imprese

Comprensione di Nano Banana

  • Caratteristiche principali e principi di progettazione
  • Capacità del modello e limitazioni
  • Come Nano Banana differisce dai modelli linguistici tradizionali

Modelli di Distribuzione e Scenari d'Uso

  • Esecuzione su dispositivo e i suoi vantaggi
  • Inferenza locale versus inferenza cloud
  • Selezione del percorso di distribuzione corretto

Applicazioni Pratiche in Vari Settori

  • Automazione interna e assistenza alla conoscenza
  • Casi d'uso rivolti al cliente
  • Scenari operativi e regolatori

Fondamenti di Integrazione

  • Valutazione dei requisiti del sistema
  • Considerazioni sui flussi di lavoro e i processi
  • Introduzione alle API e alla catena di strumenti

Ottimizzazione dei Costi ed Efficienza

  • Riduzione dei costi di inferenza utilizzando modelli compatti
  • Bilanciamento tra prestazioni e risorse
  • Pianificazione per distribuzioni scalabili

Governance, Privacy e Gestione dei Rischi

  • Garantire un'esecuzione sicura su dispositivo
  • Comprensione dei confini dati e delle salvaguardie
  • Allineamento con le politiche e gli standard aziendali

Preparazione per l'Adozione Organizzativa

  • Costruire capacità interne e prontezza
  • Valutare il valore aziendale attraverso progetti pilota
  • Preparare le basi per roll-out più ampi

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Conoscenza dei concetti IT generali
  • Esperienza con strumenti software di base
  • Familiarità con i flussi di lavoro aziendali basati su dati

Pubblico Obiettivo

  • Team IT generalisti che adottano capacità di AI
  • Utenti aziendali interessati alle applicazioni pratiche di AI
  • Manager tecnici che valutano strategie LLM su dispositivo
 7 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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