Eğitim İçeriği

Hafif Ağırlıklı LLM'lere Giriş

  • Kompakt model mimarilerini anlama
  • Kaynak verimli AI'nin gelişimi
  • Hafif ağırlıklı modellerin neden kurumlar için önemli olduğunu anlamak

Nano Banana'yı Anlama

  • Ana özellikler ve tasarım ilkeleri
  • Model yetenekleri ve sınırlamaları
  • Nano Banana'nın geleneksel LLM'lerden ne kadar farklı olduğunu anlamak

Dağıtım Modelleri ve Kullanım Senaryoları

  • Cihaz üzerinde yürütme ve faydaları
  • Yerel ve bulut çıkarımı
  • Doğru dağıtım yolunun seçilmesi

Endüstri Boyunca Pratik Uygulamalar

  • İç otomasyon ve bilgi yardımcısı
  • Müşteriye yönelik kullanım senaryoları
  • İşlem ve uyumluluk odaklı senaryolar

Entegrasyon Temelleri

  • Sistem gereksinimlerini değerlendirme
  • İş akışı ve süreç dikkate alınması
  • API ve araç zinciri tanıtımı

Maliyet Optimizasyonu ve Verimlilik

  • Kompakt modeller kullanarak çıkarım maliyetlerini azaltma
  • Performans ve kaynakları dengeleme
  • Ölçeklenebilir dağıtımlar için planlama

Yönetim, Gizlilik ve Risk Yönetimi

  • Güvenli cihaz üzerinde yürütme sağlanması
  • Veri sınırlarını ve koruma mekanizmalarını anlama
  • Kurumsal politikalar ve standartlarla uyumluluğu sağlama

Organizasyonel Benimsemeye Hazırlanma

  • İç yetenek ve hazır olmanın oluşturulması
  • Pilot projeler aracılığıyla iş değeri değerlendirmesi
  • Daha geniş dağıtımlar için zemin hazırlama

Özeti ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Genel IT kavramlarına olan anlayış
  • Temel yazılım araçlarıyla deneyim
  • Veri odaklı iş akışlarına aşinalık

Hedef Kitle

  • AI yeteneklerini benimseyen genel IT ekibleri
  • Pratik AI uygulamalarına ilgilenen iş kullanıcıları
  • Cihaz üzerinde LLM stratejilerini değerlendiren teknoloji yöneticileri
 7 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler