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課程簡介

輕量級大型語言模型入門

  • 理解緊湊型模型架構
  • 資源高效 AI 的演進
  • 輕量級模型對企業的重要性

認識 Nano Banana

  • 關鍵功能與設計原則
  • 模型能力與局限
  • Nano Banana 與傳統 LLM 的差異

部署模式與使用情境

  • 設備端執行及其優勢
  • 本地端與雲端推理的比較
  • 選擇合適的部署路徑

跨產業的實際應用

  • 內部自動化與知識輔助
  • 面向客戶的使用案例
  • 運營與合規驅動的情境

整合基礎

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

成本優化與效率

  • 使用緊湊型模型降低推理成本
  • 平衡效能與資源
  • 規劃可擴展的部署

治理、隱私與風險管理

  • 確保安全的設備端執行
  • 理解數據邊界與保障措施
  • 與企業政策及標準保持一致

為組織採用做好準備

  • 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

  • 具備一般 IT 概念的理解
  • 有基本軟體工具的使用經驗
  • 熟悉數據驅動的商業工作流

目標受眾

  • 正在引入 AI 能力的通用 IT 團隊
  • 對實用 AI 應用感興趣的業務使用者
  • 評估設備端 LLM 策略的技術管理者
 7 小時

人數


每位參與者的報價

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