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Struttura del corso

Introduzione agli LLM leggeri

  • Comprensione delle architetture di modelli compatti
  • L'evoluzione dell'AI efficiente nelle risorse
  • Perché i modelli leggeri sono cruciali per le imprese

Comprensione di Nano Banana

  • Caratteristiche principali e principi di design
  • Capacità e limiti del modello
  • Le differenze tra Nano Banana e gli LLM tradizionali

Modelli di distribuzione e scenari di utilizzo

  • Esecuzione diretta sui dispositivi e relativi vantaggi
  • Inferenza locale rispetto all'elaborazione in cloud
  • Selezione del percorso di distribuzione più adatto

Applicazioni pratiche in vari settori

  • Automazione interna e assistenza alla conoscenza
  • Casi d'uso rivolti ai clienti
  • Scenari operativi e conformi alle normative

Fondamenti dell'integrazione

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

Ottimizzazione dei costi ed efficienza

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

Governance, privacy e gestione del rischio

  • Garantire un'esecuzione sicura diretta sui dispositivi
  • Comprendere i confini dei dati e le tutele
  • Allineamento con le politiche e gli standard aziendali

Preparazione all'adozione organizzativa

  • Sviluppo di competenze e preparazione interna
  • Valutazione del valore aziendale attraverso progetti pilota
  • Posare le fondamenta per espansioni più ampie

Sintesi e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza dei concetti IT generali
  • Esperienza con strumenti software di base
  • Consapevolezza dei flussi di lavoro aziendali guidati dai dati

Pubblico target

  • Team IT generali che integrano capacità di AI
  • Utenti aziendali interessati ad applicazioni pratiche di AI
  • Manager tecnologici che valutano strategie di LLM diretti sui dispositivi
 7 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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