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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
Testemunhos de Clientes (1)
Fluxo, vibração e tópico na apresentação
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Máquina Traduzida