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Plan du cours

Introduction aux LLM légers

  • Comprendre les architectures de modèles compacts
  • L'évolution de l'IA efficiente en ressources
  • L'importance des modèles légers pour les entreprises

Comprendre Nano Banana

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

Modèles de déploiement et scénarios d'usage

  • Exécution sur l'appareil et ses avantages
  • Inférence locale par rapport au cloud
  • Choisir la bonne voie de déploiement

Applications pratiques à travers les industries

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

Fondamentaux de l'intégration

  • Évaluation des exigences système
  • Considérations relatives aux flux de travail et aux processus
  • Introduction aux API et aux chaînes d'outils

Optimisation des coûts et efficacité

  • Réduction des coûts d'inférence à l'aide de modèles compacts
  • Équilibrer performance et ressources
  • Planification de déploiements évolutifs

Gouvernance, confidentialité et gestion des risques

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

Préparation à l'adoption organisationnelle

  • Construire les capacités et la prontesse internes
  • Évaluer la valeur business via des projets pilotes
  • Poser les bases pour des déploiements plus larges

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des concepts généraux d'informatique
  • Expérience avec des outils logiciels de base
  • Familiarité avec les processus métier axés sur les données

Public cible

  • Équipes IT générales adoptant les capacités d'IA
  • Utilisateurs métiers intéressés par des applications d'IA pratiques
  • Responsables technologiques évaluant les stratégies de LLM sur l'appareil
 7 Heures

Nombre de participants


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