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 Duración 7 horas

Temario del curso

Introducción a los LLMs ligeros

  • Comprensión de las arquitecturas de modelos compactos
  • La evolución de la IA de alta eficiencia 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 LLMs tradicionales

Modelos de despliegue y escenarios de uso

  • Ejecución en el dispositivo y sus beneficios
  • Inferencia local frente a la de la nube
  • Selección de la ruta de despliegue adecuada

Aplicaciones prácticas en diversas 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 sobre flujos de trabajo y procesos
  • Introducción a las API y cadenas de herramientas (toolchain)

Optimización de costos y eficiencia

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

Gobernanza, privacidad y gestión de riesgos

  • Garantización de una ejecución segura en el dispositivo
  • Comprensión de los límites de datos y salvaguardas
  • Alineación con las políticas y estándares empresariales

Preparación para la adopción organizacional

  • Construcción de capacidades internas y preparación
  • Evaluación del valor comercial mediante proyectos piloto
  • Preparación del terreno para implementaciones más amplias

Resumen y siguientes 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 que adoptan capacidades de IA
  • Usuarios de negocio interesados en aplicaciones prácticas de IA
  • Gerentes de tecnología que evalúan estrategias de LLMs en el dispositivo

Número de participantes


Precio por participante

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