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Temario del curso

Introducción a los LLMs ligeros

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

Comprensión de Nano Banana

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

Modelos de despliegue y escenarios de uso

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

Aplicaciones prácticas en diversas industrias

  • Automatización interna y asistencia en conocimientos
  • Casos de uso orientados al cliente
  • Escenarios operativos y motivados por el cumplimiento normativo

Fundamentos de la integración

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

Optimización de costos y eficiencia

  • Reducción de los costos de inferencia mediante modelos compactos
  • Equilibrio entre rendimiento y recursos
  • Planificación para despliegues escalables

Gobernanza, privacidad y gestión de riesgos

  • Garantizar una ejecución segura en el dispositivo
  • Comprensión de los límites de datos y las salvaguardias
  • Alineación con las políticas y estándares empresariales

Preparación para la adopción organizacional

  • Construcción de capacidades internas y preparación
  • Evaluación del valor empresarial a través de proyectos piloto
  • Creación de la base para implementaciones más amplias

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

  • Equipos generales de TI que adoptan capacidades de IA
  • Usuarios empresariales interesados en aplicaciones prácticas de IA
  • Gerentes de tecnología que evalúan estrategias de LLMs en el dispositivo
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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