Ta kontakt

Kursplan

Introduksjon til lette LLM-er

  • Forståelse av kompakte modellarkitekturer
  • Utviklingen av ressurs-effektiv AI
  • Hvorfor lette modeller er viktige for bedrifter

Forståelse av Nano Banana

  • Viktige funksjoner og designprinsipper
  • Modellfunksjonalitet og begrensninger
  • Hvordan Nano Banana skiller seg fra tradisjonelle LLM-er

Distribusjonsmodeller og bruksområder

  • Kjøring på enheten og dets fordeler
  • Lokal versus sky-inferering
  • Valg av riktig distribusjonsvei

Praktiske anvendelser på tvers av bransjer

  • Intern automatisering og kunnskapsassistent
  • Kundrettede bruksområder
  • Operasjonelle og retningslinjedrevne scenarier

Integrasjonsfunnamentals

  • Vurdering av systemkrav
  • Aktør for arbeidsflyt og prosesser
  • Innføring av API og verktøykjetting

Kostnadsoptimering og effektivitet

  • Redusere kostnader ved inferering ved bruk av kompakte modeller
  • Balance mellom ytelse og ressurser
  • Planlegging av skalerbare distribusjoner

Styring, personvern og risikohåndtering

  • Sikre trygg kjøring på enheten
  • Forståelse av datagrenser og verneordninger
  • Samsvarende med bedriftsvedtekter og standarder

Føreberedelse til organisatorisk adopsjon

  • Bygge intern kapasitet og beredskap
  • Vurdere forretningsverdi gjennom pilotprosjekter
  • Legge grunnlaget for bredere utplasseringer

Oppsummering og neste steg

Krav

  • Kunnskap om generelle IT-konsepter
  • Erfaring med grunnleggende programvareverktøy
  • Fortrolighet med datastyrte forretningsarbeidsprosesser

Målgruppe

  • Generelle IT-teams som innfører AI-funksjonalitet
  • Forretningsbrukere med interesse for praktiske AI-applikasjoner
  • Teknologiledere som evaluerer strategier for LLM på enheter
 7 Timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Referanser (1)

Kommende kurs

Relaterte kategorier