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課程簡介

輕量級 LLM 簡介

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

認識 Nano Banana

  • 主要特性與設計原則
  • 模型能力與局限性
  • Nano Banana 與傳統 LLM 的差異

部署模式與應用場景

  • 端側執行及其優勢
  • 本地推理與雲端推理
  • 選擇正確的部署路徑

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
  • 運營及合規驅動場景

整合基礎知識

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

成本優化與效率

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

治理、隱私及風險管理

  • 確保安全的端側執行
  • 理解數據邊界與保護措施
  • 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
  • 通過試點項目評估商業價值
  • 為更廣泛的推出奠定基礎

總結與下一步

最低要求

  • 對一般 IT 概念有基本了解
  • 具備基本軟體工具使用經驗
  • 熟悉以數據為導向的商業工作流程

受眾對象

  • 採用 AI 能力的一般 IT 團隊
  • 對實用 AI 應用感興趣的業務用戶
  • 評估端側 LLM 策略的技術經理
 7 小時

客戶評論 (1)

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