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Temario del curso

Introducción a los LLM Ligeros

  • Comprensión de arquitecturas de modelos compactos.
  • La evolución de la IA eficiente en recursos.
  • 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 inferencia en la nube.
  • Selección de la ruta de despliegue adecuada.

Aplicaciones Prácticas en Distintas Industrias

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

Fundamentos de la Integración

  • Evaluación de los requisitos del sistema.
  • Consideraciones de flujos de trabajo y procesos.
  • Introducción a la API y al kit de herramientas (toolchain).

Optimización de Costos y Eficiencia

  • Reducción de los costos de inferencia mediante modelos compactos.
  • Equilibrio entre rendimiento y recursos.
  • Planificación para despliegues escalables.

Gobernanza, Privacidad y Gestión de Riesgos

  • Asegurar una ejecución segura en el dispositivo.
  • Comprensión de los límites de datos y las medidas de protección.
  • Alineación con las políticas y estándares empresariales.

Preparación para la Adopción Organizacional

  • Construcción de capacidades internas y preparación.
  • Evaluación del valor empresarial a través de proyectos piloto.
  • Creación de la base para implementaciones más amplias.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Público Objetivo

  • Equipos de TI generales que adoptan capacidades de IA.
  • Usuarios de negocio interesados en aplicaciones prácticas de IA.
  • Gestores de tecnología que evalúan estrategias de LLM en el dispositivo.
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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