Bize Ulaşın
 Süre 7 Saat

Eğitim İçeriği

Hafif LLM'lere Giriş

  • Kompakt model mimarilerini anlama
  • Kaynak verimli Yapay Zekanın evrimi
  • Hafif modellerin kurumsal düzeyde neden önemli olduğu

Nano Banana'yı Anlama

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

Dağıtım Modelleri ve Kullanım Senaryoları

  • Cihaz üzerinde çalışma ve faydaları
  • Yerel ve bulut çıkarsaması (inference)
  • Doğru dağıtım yolunu seçme

Endüstriler Arası Pratik Uygulamalar

  • Dahili otomasyon ve bilgi yardımı
  • Müşteriye yönelik kullanım durumları
  • İşletimsel ve uyumluluk odaklı senaryolar

Entegrasyon Temelleri

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

Maliyet Optimize Edilmesi ve Verimlilik

  • Kompakt modeller kullanarak çıkarsama maliyetlerinin azaltılması
  • Performans ve kaynak dengesini kurma
  • Ölçeklenebilir dağıtımlar için planlama

Yönetişim, Gizlilik ve Risk Yönetimi

  • Güvenli cihaz üzerinde çalışmayı sağlama
  • Veri sınırlarını ve koruma önlemlerini anlama
  • Kurumsal politikalar ve standartlarla uyum

Kurumsal Benimsemeye Hazırlık

  • Dahili yetkinlik ve hazır olma durumunu oluşturma
  • Pilot projeler aracılığıyla iş değerini değerlendirme
  • Geniş ölçekli dağıtımlar için altyapı hazırlama

Özet ve Bir Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Genel BT kavramlarına hâkimiyet
  • Temel yazılım araçları deneyimi
  • Veri odaklı iş akışlarına aşinalık

Hedef Kitle

  • Yapay Zeka yeteneklerini benimseyen genel BT ekipleri
  • Pratik Yapay Zeka uygulamalarına ilgi duyan iş kullanıcıları
  • Cihaz üzerinde LLM stratejilerini değerlendiren teknoloji yöneticileri

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler