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Temario del curso

Introducción a los LLMs ligeros

  • Comprensión de arquitecturas de modelos compactos
  • La evolución de la IA eficiente en recursos
  • Por qué los modelos ligeros importan para las empresas

Comprendiendo Nano Banana

  • Características clave y principios de diseño
  • Capacidades y limitaciones del modelo
  • Cómo Nano Banana difiere de los LLMs tradicionales

Modelos de despliegue y casos de uso

  • Ejecución en el dispositivo y sus beneficios
  • Inferencia local versus en la nube
  • Selección del camino adecuado de implementación

Aplicaciones prácticas entre industrias

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

Fundamentos de integración

  • Evaluación de los requisitos del sistema
  • Consideraciones sobre flujos de trabajo y procesos
  • Introducción a APIs y cadenas de herramientas

Optimización de costos y eficiencia

  • Reducción de costos de inferencia mediante modelos compactos
  • Equilibrio entre rendimiento y recursos
  • Planificación para despliegues escalables

Gobernanza, privacidad y gestión de riesgos

  • Asegurar una ejecución segura en el dispositivo
  • Comprensión de los límites y salvaguardas de datos
  • Coherencia con políticas y estándares empresariales

Preparación para la adopción organizacional

  • Desarrollo de capacidad interna y preparación
  • Evaluación del valor empresarial mediante proyectos piloto
  • Cimentación para implementaciones más amplias

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

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

Audiencia objetivo

  • Equipos generales de TI que adoptan capacidades de IA
  • Usuarios de negocio interesados en aplicaciones prácticas de IA
  • Gerentes tecnológicos que evalúan estrategias de LLMs en el dispositivo
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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