Temario del curso

Introducción a los Modelos de Lenguaje Ligeros

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

Comprendiendo Nano Banana

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

Modelos de Implementación y Escenarios de Uso

  • Ejecución en dispositivo y sus beneficios
  • Inferencia local versus en la nube
  • Seleccionando la ruta de implementación correcta

Aplicaciones Prácticas en Diferentes Industrias

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

Fundamentos de Integración

  • Evaluando los requisitos del sistema
  • Consideraciones sobre flujos de trabajo y procesos
  • Introducción a API y herramientas

Optimización de Costos y Eficiencia

  • Reduciendo los costos de inferencia con modelos compactos
  • Equilibrando rendimiento y recursos
  • Planificando implementaciones escalables

Gobernanza, Privacidad y Gestión de Riesgos

  • Asegurando una ejecución segura en dispositivo
  • Comprendiendo los límites de datos y salvaguardas
  • Alineación con políticas y estándares empresariales

Preparándose para la Adopción Organizacional

  • Desarrollando capacidad interna y preparación
  • Evaluando el valor empresarial a través de proyectos piloto
  • Sentando las bases para despliegues más amplios

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Audiencia

  • 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 dispositivo
 7 Horas

Formación Corporativa a Medida

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