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課程簡介
輕量級大語言模型簡介
- 理解緊湊模型架構
- 資源高效 AI 的演變
- 輕量級模型對企業的重要性
瞭解 Nano Banana
- 關鍵特性和設計原則
- 模型能力和侷限性
- Nano Banana 與傳統大語言模型的區別
部署模型和用例場景
- 設備端執行及其優勢
- 本地與雲端推理
- 選擇合適的部署路徑
跨行業的實際應用
- 內部自動化和知識輔助
- 面向客戶的用例
- 運營和合規驅動場景
集成基礎
- 評估系統需求
- 工作流和流程考量
- API 和工具鏈簡介
成本優化和效率
- 使用緊湊模型降低推理成本
- 平衡性能和資源
- 規劃可擴展的部署
治理、隱私和風險管理
- 確保設備端執行的安全性
- 理解數據邊界和保障措施
- 與企業政策和標準保持一致
準備組織採用
- 建立內部能力和準備
- 通過試點項目評估業務價值
- 爲廣泛推廣奠定基礎
總結與下一步
最低要求
- 對一般 IT 概念的理解
- 具備基本軟件工具的使用經驗
- 熟悉數據驅動的業務工作流程
受衆
- 採用 AI 能力的 IT 團隊
- 對實際 AI 應用感興趣的商業用戶
- 評估設備端大語言模型策略的技術經理
7 時間:
客戶評論 (1)
演講中的流程、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
機器翻譯