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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 recursos eficientes
  • 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 frente a la nube
  • Selección de la vía de despliegue adecuada

Aplicaciones prácticas en diversas industrias

  • Automatización interna y asistencia de conocimiento
  • Casos de uso orientados al cliente
  • Escenarios operativos y basados en el cumplimiento normativo

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 utilizando modelos compactos
  • Equilibrio entre rendimiento y recursos
  • Planificación para despliegues escalables

Gobernanza, privacidad y gestión de riesgos

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

Preparación para la adopción organizacional

  • Construcción de capacidad interna y preparación
  • Evaluación del valor empresarial a través de proyectos piloto
  • Puesta en marcha de las bases para implementaciones más amplias

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Un entendimiento de conceptos generales de TI
  • Experiencia con herramientas de software básicas
  • Familiaridad con flujos de trabajo empresariales basados en datos

Público objetivo

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

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