연락처 정보

코스 개요

경량 LLM 소개

  • 컴팩트 모델 아키텍처 이해
  • 리소스 효율적인 AI의 진화
  • 기업에 경량 모델이 중요한 이유

Nano Banana 이해하기

  • 주요 기능 및 설계 원칙
  • 모델의 역量和 제한 사항
  • 전통적 LLM과의 Nano Banana 차이점

배포 모델 및 사용 시나리오

  • 온디바이스 실행 및 그 혜택
  • 로컬 vs 클라우드 추론
  • 적절한 배포 경로 선택

산업 전반의 실무적용

  • 내부 자동화 및 지식 지원
  • 고객 접점(Customer-facing) 사용 사례
  • 운영 및 컴플라이언스 기반 시나리오

통합 기초

  • 시스템 요구사항 평가
  • 워크플로우 및 프로세스 고려 사항
  • API 및 툴체인 소개

비용 최적화 및 효율성

  • 컴팩트 모델을 이용한 추론 비용 절감
  • 성능과 리소스 균형 맞추기
  • 확장 가능한 배포 계획 수립

거버넌스, 프라이버시 및 위험 관리

  • 보안한 온디바이스 실행 보장
  • 데이터 경계 및 안전장치 이해
  • 기업 정책 및 표준 준수

조직 내 도입 준비

  • 내부 역량 및 준비성 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 기반 비즈니스 워크플로우에 대한 친숙함

대상 고객

  • AI 역량을 도입하려는 일반 IT 팀
  • 실무적 AI 애플리케이션에 관심 있는 비즈니스 사용자
  • 온디바이스 LLM 전략을 평가하는 기술 관리자
 7 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (1)

예정된 코스

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