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課程簡介

輕量級大語言模型簡介

  • 理解緊湊模型架構
  • 資源高效AI的演進
  • 輕量級模型對企業的重要性

理解Nano Banana

  • 關鍵特性和設計原則
  • 模型能力與侷限性
  • Nano Banana與傳統大語言模型的區別

部署模型與使用場景

  • 設備端執行及其優勢
  • 本地推理與雲端推理
  • 選擇合適的部署路徑

跨行業的實際應用

  • 內部自動化與知識輔助
  • 面向客戶的用例
  • 操作與合規驅動場景

集成基礎

  • 評估系統需求
  • 工作流程與過程考量
  • API與工具鏈簡介

成本優化與效率

  • 使用緊湊模型降低推理成本
  • 平衡性能與資源
  • 規劃可擴展的部署

治理、隱私與風險管理

  • 確保設備端執行的安全性
  • 理解數據邊界與保障措施
  • 與企業政策和標準保持一致

組織採用準備

  • 構建內部能力與準備
  • 通過試點項目評估業務價值
  • 爲更廣泛推廣奠定基礎

總結與後續步驟

最低要求

  • 對通用IT概念的理解
  • 基本軟件工具的使用經驗
  • 熟悉數據驅動的業務工作流程

目標受衆

  • 採用AI能力的通用IT團隊
  • 對實際AI應用感興趣的業務用戶
  • 評估設備端大語言模型策略的技術經理
 7 小時

客戶評論 (1)

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