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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

  • 關鍵功能與設計原則
  • 模型能力與限制
  • Nano Banana與傳統LLM的差異

部署模式與應用場景

  • 設備端執行及其優勢
  • 本地與雲端推理的比較
  • 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
  • 面向客戶的應用場景
  • 運營與合規驅動的情境

整合基礎知識

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

成本優化與效率

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

治理、隱私與風險管理

  • 確保設備端執行的安全性
  • 理解數據邊界與保護措施
  • 對齊企業政策與標準

為組織採用做準備

  • 建立內部能力與就緒狀態
  • 透過試點項目評估商業價值
  • 為更大規模的推廣奠定基礎

總結與後續步驟

最低要求

  • 了解一般IT概念
  • 具備基本軟體工具使用經驗
  • 熟悉數據驅動的商業流程

目標受眾

  • 採用AI能力的一般IT團隊
  • 關注實用AI應用的業務使用者
  • 評估設備端LLM策略的技術經理
 7 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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