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코스 개요
경량 LLM 입문
- 컴팩트한 모델 아키텍처 이해
- 자원 효율적인 AI의 진화
- 기업에서 경량 모델이 중요한 이유
Nano Banana 이해
- 주요 기능 및 설계 원칙
- 모델의 역량과 한계
- Nano Banana와 기존 LLM의 차이점
배포 모델 및 사용 시나리오
- 온디바이스 실행과 그 이점
- 로컬 인퍼런스 vs 클라우드 인퍼런스
- 적절한 배포 경로 선정
산업별 실용적 적용
- 내부 자동화 및 지식 보조
- 고객 접점(Customer-facing) 사용 사례
- 운영 및 컴플라이언스 기반 시나리오
통합 기초
- 시스템 요구사항 평가
- 워크플로 및 프로세스 고려 사항
- API 및 툴체인 소개
비용 최적화 및 효율성
- 컴팩트한 모델을 활용한 인퍼런스 비용 절감
- 성과와 자원 간 균형 맞추기
- 확장 가능한 배포 계획 수립
거버넌스, 프라이버시 및 리스크 관리
- 안전한 온디바이스 실행 보장
- 데이터 경계 및 보호 장치 이해
- 기업 정책 및 표준 준수
조직 내 도입 준비
- 내부 역량 및 준비 상태 구축
- 파일럿 프로젝트를 통한 비즈니스 가치 평가
- 확장된 배포를 위한 기반 마련
요약 및 향후 계획
요건
- 일반적인 IT 개념에 대한 이해
- 기본 소프트웨어 도구 사용 경험
- 데이터 기반 비즈니스 워크플로에 대한 숙지
교육 대상자
- AI 기능 도입을 고려하는 일반 IT 팀
- 실용적인 AI 애플리케이션에 관심 있는 비즈니스 사용자
- 온디바이스 LLM 전략을 평가하는 기술 관리자
7 시간
회원 평가 (1)
프레젠테이션에서의 흐름, 분위기 및 주제
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
코스 - Google Gemini AI for Data Analysis
기계 번역됨