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 Durée 7 heures

Plan du cours

Introduction aux LLM légers

  • Comprendre les architectures de modèles compacts
  • L'évolution de l'IA à faible consommation de ressources
  • Pourquoi les modèles légers sont essentiels pour les entreprises

Comprendre Nano Banana

  • Fonctionnalités clés et principes de conception
  • Capacités et limites du modèle
  • En quoi Nano Banana diffère des LLM traditionnels

Modèles de déploiement et scénarios d'utilisation

  • Exécution sur appareil et ses avantages
  • Déduction locale versus cloud
  • Choisir la bonne voie de déploiement

Applications pratiques dans divers secteurs

  • Automatisation interne et assistance aux connaissances
  • Cas d'usage orientés client
  • Scénarios opérationnels et liés à la conformité

Fondamentaux de l'intégration

  • Évaluation des exigences du système
  • Considérations liées aux flux de travail et aux processus
  • Introduction aux API et à la chaîne d'outils

Optimisation des coûts et efficacité

  • Réduction des coûts de déduction à l'aide de modèles compacts
  • Équilibrage entre performance et ressources
  • Planification pour des déploiements évolutifs

Gouvernance, confidentialité et gestion des risques

  • Garantir une exécution sécurisée sur appareil
  • Comprendre les limites des données et les mesures de protection
  • Alignement avec les politiques et normes d'entreprise

Préparation à l'adoption organisationnelle

  • Construction des compétences internes et de la préparation
  • Évaluation de la valeur métier via des projets pilotes
  • Préparer le terrain pour des déploiements plus larges

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Comprendre les concepts généraux de l'informatique
  • Avoir de l'expérience avec des outils logiques de base
  • Connaître les flux de travail métier pilotés par les données

Public cible

  • Équipes IT générales adoptant les capacités d'IA
  • Utilisateurs métier intéressés par les applications pratiques de l'IA
  • Cadres technologiques évaluant les stratégies de LLM sur appareil

Nombre de participants


Prix par participant

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