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 Duración 7 horas

Temario del curso

Introducción a los LLM Ligeros

  • Comprensión de arquitecturas de modelos compactos
  • La evolución de la IA de uso eficiente de recursos
  • Por qué los modelos ligeros son importantes para las empresas

Comprensión de Nano Banana

  • Características clave y principios de diseño
  • Capacidades y limitaciones del modelo
  • Cómo Nano Banana difiere de los LLM tradicionales

Modelos de Despliegue y Escenarios de Uso

  • Ejecución en el dispositivo y sus beneficios
  • Inferencia local versus en la nube
  • Selección de la vía de implementación adecuada

Aplicaciones Prácticas en Diferentes Sectores

  • Automatización interna y asistencia de conocimiento
  • Casos de uso orientados al cliente
  • Escenarios operativos y de cumplimiento

Fundamentos de Integración

  • Evaluación de los requisitos del sistema
  • Consideraciones de flujos de trabajo y procesos
  • Introducción a la API y la cadena de herramientas

Optimización de Costos y Eficiencia

  • Reducción de costos de inferencia mediante modelos compactos
  • Equilibrio entre rendimiento y recursos
  • Planificación para implementaciones escalables

Gobernanza, Privacidad y Gestión de Riesgos

  • Garantizar una ejecución segura en el dispositivo
  • Comprensión de los límites de datos y salvaguardas
  • Alineación con políticas y estándares empresariales

Preparación para la Adopción Organizacional

  • Construcción de capacidades y preparación interna
  • Evaluación del valor empresarial mediante proyectos piloto
  • Sentación de bases para implementaciones más amplias

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos generales de TI
  • Experiencia con herramientas de software básicas
  • Conocimiento de flujos de trabajo empresariales basados en datos

Público Objetivo

  • Equipos de TI generales que adoptan capacidades de IA
  • Usuarios de negocio interesados en aplicaciones prácticas de IA
  • Gerentes de tecnología que evalúan estrategias de LLM en el dispositivo

Número de participantes


Precio por participante

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