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 Duração 7 horas

Programa do Curso

Introdução aos LLMs Leves

  • Compreensão de arquiteturas de modelos compactos
  • A evolução da IA eficiente em recursos
  • Por que os modelos leves importam para as empresas

Entendendo o Nano Banana

  • Recursos-chave e princípios de design
  • Capacidades e limitações do modelo
  • Como o Nano Banana difere dos LLMs tradicionais

Modelos de Implementação e Cenários de Uso

  • Execução em dispositivo e seus benefícios
  • Inferência local versus em nuvem
  • Seleção do caminho de implementação adequado

Aplicações Práticas em Diversos Setores

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

Fundamentos de Integração

  • Avaliação dos requisitos do sistema
  • Considerações de fluxo de trabalho e processos
  • Introdução a APIs e toolchains

Otimização de Custos e Eficiência

  • Redução dos custos de inferência usando modelos compactos
  • Equilíbrio entre desempenho e recursos
  • Planejamento para implementações escaláveis

Governança, Privacidade e Gestão de Riscos

  • Garantindo execução segura em dispositivo
  • Compreensão das fronteiras de dados e salvaguardas
  • Alinhamento com políticas e padrões empresariais

Preparando-se para a Adoção Organizacional

  • Construção de capacidade e prontidão interna
  • Avaliação do valor de negócios por meio de projetos piloto
  • Preparação do terreno para ampliações mais amplas

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de conceitos gerais de TI
  • Experiência com ferramentas básicas de software
  • Familiaridade com fluxos de trabalho empresariais baseados em dados

Público-Alvo

  • Equipes de TI em geral que adotam capacidades de IA
  • Usuários de negócios interessados em aplicações práticas de IA
  • Gerentes de tecnologia avaliando estratégias de LLMs em dispositivos

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

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