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 課程時長 7 時間:

課程簡介

輕量級 LLM 簡介

  • 理解精簡模型架構
  • 資源高效型 AI 的演進
  • 輕量級模型對企業的重要性

理解 Nano Banana

  • 主要功能與設計原則
  • 模型能力與限制
  • Nano Banana 與傳統 LLM 的差異

部署模型與使用情境

  • 端側執行及其優勢
  • 本地與雲端推論的比較
  • 選擇正確的部署路徑

跨產業的實用應用

  • 內部自動化與知識輔助
  • 面向客戶的應用案例
  • 營運與合規驅動的情境

整合基礎

  • 評估系統需求
  • 工作流程與流程考量
  • API 與工具鏈介紹

成本最佳化與效率

  • 利用精簡模型降低推論成本
  • 平衡效能與資源
  • 規劃可擴展的部署

治理、隱私與風險管理

  • 確保安全的端側執行
  • 理解資料邊界與保障措施
  • 與企業政策及標準保持一致

準備組織導入

  • 建立內部能力與準備度
  • 透過試點項目評估商業價值
  • 為更廣泛的推廣奠定基礎

總結與後續步驟

最低要求

  • 了解一般 IT 概念
  • 具備基本軟體工具的使用經驗
  • 熟悉資料驅動的商業工作流程

目標受眾

  • 導入 AI 能力的一般 IT 團隊
  • 對實用 AI 應用感興趣的業務人員
  • 評估端側 LLM 策略的技術經理

客戶評論 (1)

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