Ta kontakt

Kursplan

Introduksjon til lette LLM

  • Forståelse av kompakte modellarkitekturer
  • Utviklingen av ressurs-effektiv AI
  • Hvorfor lette modeller er viktige for næringslivet

Forståelse av Nano Banana

  • Viktige funksjoner og designprinsipper
  • Modellevner og begrensninger
  • Hvordan Nano Banana skiller seg fra tradisjonelle LLM

Deployementmodeller og bruksområder

  • Kjøring på enheten og fordelene med dette
  • Lokal inferens i forhold til skyinferens
  • Velge riktig deployementvei

Praktiske anvendelser innen ulike bransjer

  • Intern automatisering og kunnskapsstøtte
  • Kundegjeldende bruksområder
  • Drifts- og compliance-krevende scenarioer

Grunnleggende integrasjon

  • Vurdering av systemkrav
  • Oversikt over arbeidsflyt og prosesser
  • Introduksjon til API og verktøykjeder

Kostnadsoptimalisering og effektivitet

  • Redusering av inferenskostnader med kompakte modeller
  • Balanse mellom ytelse og ressurser
  • Planlegging for skalerbart deployement

Styring, personvern og risikostyring

  • Sikring av sikker kjøring på enheten
  • Forståelse av databegrensninger og verntiltak
  • Samsvar med foretakets retningslinjer og standarder

Forberedelse til organisatorisk innføring

  • Oppbygging av intern kompetanse og beredskap
  • Vurdering av forretningsverdi gjennom pilotprosjekter
  • Legging av grunnlaget for bredere rulling ut

Oppsummering og neste steg

Krav

  • Kunnskap om generelle IT-konsepter
  • Erfaring med grunnleggende verktøy
  • Kjennskap til datadrevne forretningsprosesser

Målgruppe

  • Generelle IT-team som innfører AI-funksjonalitet
  • Forretningsbrukere interessert i praktiske AI-løsninger
  • Teknologiledere som vurderer strategier for LLM på enheten
 7 Timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Referanser (1)

Kommende kurs

Relaterte kategorier