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 課程時長 7 時間:

課程簡介

輕量級大型語言模型簡介

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

理解 Nano Banana

  • 關鍵特性與設計原則
  • 模型的功能與限制
  • Nano Banana 與傳統 LLM 的差異

部署模式與使用場景

  • 端側執行及其優勢
  • 本地端與雲端推論的比較
  • 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
  • 面向客戶的應用案例
  • 運營及合規驅動的場景

整合基礎

  • 評估系統需求
  • 工作流程與流程考量
  • API 與工具鏈介紹

成本優化與效率

  • 利用緊湊型模型降低推論成本
  • 平衡效能與資源使用
  • 規劃可擴展的部署

治理、隱私與風險管理

  • 確保安全的端側執行
  • 理解數據邊界與保障措施
  • 符合企業政策與標準

為組織採用做準備

  • 建立內部能力與準備度
  • 透過試點項目評估商業價值
  • 為更廣泛的推廣奠定基礎

總結與後續步驟

最低要求

  • 對一般 IT 概念有所瞭解
  • 具備基本軟體工具的使用經驗
  • 熟悉數據驅動的商業工作流程

目標受眾

  • 正在採用 AI 能力的通用 IT 團隊
  • 對實用 AI 應用感興趣的商業用戶
  • 正在評估端側 LLM 策略的科技管理人員

客戶評論 (1)

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