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課程簡介

輕量級 LLM 入門

  • 了解緊湊型模型架構
  • 資源高效 AI 的演變
  • 為企業而言,輕量級模型為何重要

理解 Nano Banana

  • 關鍵功能和設計原則
  • 模型能力與限制
  • Nano Banana 與傳統 LLM 的差異

部署模式和使用場景

  • 設備端執行及其優勢
  • 本地推理與雲端推理
  • 選擇合適的部署路徑

跨行業的實際應用

  • 內部自動化與知識輔助
  • 面向客戶的使用場景
  • 運營與合規導向的場景

集成基礎

  • 評估系統需求
  • 工作流和流程考慮
  • API 和工具鏈簡介

成本優化與效率

  • 利用緊湊型模型降低推理成本
  • 平衡性能與資源
  • 規劃可擴展部署

治理、隱私和風險管理

  • 確保安全的設備端執行
  • 理解數據邊界與保護措施
  • 符合企業政策和標準

準備組織採用

  • 建立內部能力和準備度
  • 通過試點項目評估業務價值
  • 為廣泛推廣奠定基礎

總結與後續步驟

最低要求

  • 了解一般 IT 概念
  • 具備基本軟件工具的經驗
  • 熟悉數據驅動業務工作流程

受眾

  • 採用 AI 功能的通用 IT 團隊
  • 對實際 AI 應用感興趣的業務用戶
  • 評估設備端 LLM 策略的技術經理
 7 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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