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Programa do Curso

Introdução aos LLMs Leves

  • Compreensão das arquiteturas de modelos compactos
  • A evolução da IA eficiente em recursos
  • Por que os modelos leves são importantes para empresas

Compreendendo o Nano Banana

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

Modelos de Implantação e Cenários de Uso

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

Aplicações Práticas em Diversas Indústrias

  • 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 sobre fluxos de trabalho e processos
  • Introdução a APIs e cadeia de ferramentas (toolchain)

Otimização de Custos e Eficiência

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

Governança, Privacidade e Gestão de Riscos

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

Preparação para a Adoção Organizacional

  • Construção de capacidade interna e prontidão
  • Avaliação do valor comercial por meio de projetos-piloto
  • Criação das bases para implantações mais amplas

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de conceitos gerais de TI
  • Experiência com ferramentas de software básicas
  • Familiaridade com fluxos de trabalho de negócios orientados por dados

Público-alvo

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

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

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