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 Duración 7 horas

Temario del curso

Introducción a los LLMs ligeros

  • Comprensión de las 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 implementación y escenarios de uso

  • Ejecución en el dispositivo y sus beneficios
  • Inferencia local frente a la nube
  • Selección de la ruta de implementación adecuada

Aplicaciones prácticas en diferentes industrias

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

Fundamentos de la integración

  • Evaluación de los requisitos del sistema
  • Consideraciones de flujos de trabajo y procesos
  • Introducción a APIs y herramientas (toolchain)

Optimización de costos y eficiencia

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

Gobernanza, privacidad y gestión de riesgos

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

Preparación para la adopción organizacional

  • Construcción de capacidades internas y preparación
  • Evaluación del valor empresarial mediante proyectos piloto
  • Creación de la base para despliegues más amplios

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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