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Temario del curso

Introducción a los LLM ligeros

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

Comprensión de Nano Banana

  • Características clave y principios de diseño
  • Capacidades y limitaciones del modelo
  • Cómo se diferencia Nano Banana de los LLM tradicionales

Modelos de Implementación y Escenarios de Uso

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

Aplicaciones Prácticas en Diversas Industrias

  • Automatización interna y asistencia con conocimiento
  • Casos de uso dirigidos al cliente
  • Escenarios operativos y basados en cumplimiento

Fundamentos de la Integración

  • Evaluación de los requisitos del sistema
  • Consideraciones sobre flujos de trabajo y procesos
  • Introducción a la API y a la cadena de herramientas

Optimización de Costos y Eficiencia

  • Reducción de costos de inferencia utilizando modelos compactos
  • Equilibrio entre rendimiento y recursos
  • Planificación para implementaciones escalables

Gobernanza, Privacidad y Gestión de Riesgos

  • Asegurar la ejecución segura en el dispositivo
  • Comprensión de los límites y salvaguardas de datos
  • Alineación con las políticas y estándares empresariales

Preparación para la Adopción Organizacional

  • Desarrollo de capacidades internas y preparación
  • Evaluación del valor empresarial a través de proyectos piloto
  • Establecimiento de las bases para despliegues más amplios

Resumen y Próximos 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
  • Directores tecnológicos que evalúan estrategias de LLM en el dispositivo
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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