코스 개요

경량화된 LLM 소개

  • 컴팩트 모델 아키텍처 이해
  • 효율적인 리소스 사용을 위한 AI의 발전
  • 기업에서 경량화된 모델이 중요한 이유

Nano Banana 이해하기

  • 주요 기능과 설계 원칙
  • 모델의 기능과 한계
  • Nano Banana가 전통적인 LLM과 어떻게 다른지

배포 모델 및 사용 사례

  • 장치 내부 실행의 이점
  • 로컬 추론과 클라우드 추론
  • 적합한 배포 경로 선택

산업별 실용적인 응용 프로그램

  • 내부 자동화 및 지식 지원
  • 고객 대상 사용 사례
  • 운영 및 준법 감시 관련 시나리오

통합 기초

  • 시스템 요구 사항 평가
  • 워크플로우 및 프로세스 고려사항
  • API 및 도구 체인 소개

비용 최적화와 효율성

  • 컴팩트 모델을 사용한 추론 비용 절감
  • 성능과 리소스의 균형 잡기
  • 확장 가능한 배포 계획

거버넌스, 프라이버시 및 위험 관리

  • 안전한 장치 내부 실행 보장
  • 데이터 경계와 보호 조치 이해
  • 기업 정책 및 표준과의 일치성

조직 내 도입 준비

  • 내부 역량 및 준비 구축
  • 파일럿 프로젝트를 통한 비즈니스 가치 평가
  • 광범위한 롤아웃을 위한 기반 마련

요약 및 다음 단계

요건

  • 일반 IT 개념에 대한 이해
  • 기본 소프트웨어 도구 사용 경험
  • 데이터 중심의 비즈니스 워크플로우에 익숙함

대상

  • AI 기능을 도입하는 일반 IT 팀
  • 실용적인 AI 응용 프로그램에 관심 있는 비즈니스 사용자
  • 장치 내부 LLM 전략을 평가하는 기술 관리자
 7 시간

참가자 수


참가자당 가격

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예정된 코스

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