Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

Hafif Yüklü LLM'lere Giriş

  • Kompakt model mimarilerini anlama
  • Kaynak verimli yapay zekanın evrimi
  • Neden hafif modeller kurumsal düzeyde önemlidir?

Nano Banana'yı Anlama

  • Temel özellikler ve tasarım ilkeleri
  • Model yetenekleri ve sınırlamaları
  • Nano Banana'nın geleneksel LLM'lerden farkı

Dağıtım Modelleri ve Kullanım Senaryoları

  • Cihaz içi çalıştırma ve avantajları
  • Yerel ve bulut çıkışı
  • Doğru dağıtım yolunu seçme

Sektörlere Yönelik Pratik Uygulamalar

  • Dahili otomasyon ve bilgi asistanlığı
  • Müşteri odaklı kullanım senaryoları
  • Operasyonel ve uyumluluk odaklı senaryolar

Entegrasyon Temelleri

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

Maliyet Optimizasyonu ve Verimlilik

  • Kompakt modeller kullanarak çıkış maliyetlerini düşürme
  • Performans ve kaynak dengesini kurma
  • Ölçeklenebilir dağıtım planlaması

Yönetişim, Gizlilik ve Risk Yönetimi

  • Güvenli cihaz içi çalıştırmanın sağlanması
  • Veri sınırlarını ve koruma önlemlerini anlama
  • Kurumsal politikalar ve standartlarla uyum

Kurumsal Benimsemeye Hazırlık

  • Dahili yetkinlik ve hazırlık oluşturma
  • Pilot projeler aracılığıyla iş değerini değerlendirme
  • Daha geniş kapsamlı uygulamalar için zemin hazırlama

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Genel BT kavramlarına hakimiyet
  • Temel yazılım araçlarıyla deneyim
  • Veri odaklı iş akışlarıyla aşinalık

Hedef Kitle

  • Yapay zeka yetenekleri benimseyen genel BT ekipleri
  • Pratik yapay zeka uygulamalarına ilgi duyan iş kullanıcıları
  • Cihaz içi LLM stratejilerini değerlendiren teknoloji yöneticileri
 7 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler