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Programa do Curso

Introdução aos LLMs leves

  • Compreensão de arquiteturas de modelos compactos
  • A evolução da IA com eficiência de recursos
  • Por que os modelos leves são importantes para as empresas

Compreendendo o Nano Banana

  • Principais recursos e princípios de design
  • Capacidades e limitações dos modelos
  • Como o Nano Banana difere dos LLMs tradicionais

Modelos de implantação e cenários de uso

  • Execução em dispositivos e seus benefícios
  • Inferência local versus em nuvem
  • Selecionando o caminho de implantação mais adequado

Aplicações práticas em diversos setores

  • Automação interna e assistência de conhecimento
  • Casos de uso voltados ao cliente
  • Cenários operacionais e de conformidade

Fundamentos de integração

  • Avaliação dos requisitos do sistema
  • Considerações sobre fluxos de trabalho e processos
  • Introdução à API e às ferramentas relacionadas

Otimização de custos e eficiência

  • Redução de custos de inferência usando modelos compactos
  • Balanço entre desempenho e recursos
  • Planejamento para implantações escaláveis

Governança, privacidade e gestão de riscos

  • Garantindo execução segura em dispositivos
  • Compreensão dos limites de dados e das medidas de proteção
  • Alinhamento com políticas e padrões corporativos

Preparação para adoção organizacional

  • Fortalecimento da capacidade interna e da prontidão da equipe
  • Avaliação do valor de negócios por meio de projetos-piloto
  • Estabelecimento das bases para expansões mais amplas

Resumo e próximos passos

Requisitos

  • Conhecimento básico sobre conceitos gerais de TI
  • Experiência com ferramentas de software básicas
  • Familiaridade com fluxos de trabalho empresariais orientados por dados

Público-alvo

  • Equipes gerais de TI adotando capacidades de IA
  • Usuários de negócios interessados em aplicações práticas de IA
  • Gestores de tecnologia avaliando estratégias de LLMs em dispositivos
 7 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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