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Schulungsübersicht

Einführung in leichtgewichtige LLMs

  • Verständnis kompakter Modellarchitekturen
  • Die Entwicklung ressourcenschonender KI
  • Warum leichtgewichtige Modelle für Unternehmen wichtig sind

Verständnis von Nano Banana

  • Wesentliche Merkmale und Designprinzipien
  • Fähigkeiten und Grenzen des Modells
  • Wie sich Nano Banana von traditionellen LLMs unterscheidet

Implementierungsmodelle und Anwendungsszenarien

  • Lokale Ausführung auf Geräten und ihre Vorteile
  • Lokale Inferenz im Vergleich zur Cloud-Inferenz
  • Auswahl des richtigen Implementierungspfares

Praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen

  • Innere Automatisierung und Wissensunterstützung
  • Kundennahe Anwendungsfälle
  • Operative und compliance-basierte Szenarien

Grundlagen der Integration

  • Bewertung der Systemanforderungen
  • Berücksichtigung von Workflows und Prozessen
  • Einführung in APIs und Toolchains

Kostenoptimierung und Effizienz

  • Senkung der Inferenzkosten durch kompakte Modelle
  • Ausgleich zwischen Leistung und Ressourcenverbrauch
  • Planung für skalierbare Implementierungen

Governance, Datenschutz und Risikomanagement

  • Sicherstellung einer sicheren lokalen Ausführung
  • Verständnis von Datenbegrenzungen und Schutzmaßnahmen
  • Konformität mit Unternehmensrichtlinien und Standards

Vorbereitung für die organisatorische Einführung

  • Aufbau interner Fähigkeiten und Bereitschaft
  • Bewertung des Geschäftswerts durch Pilotprojekte
  • Grundlage für breitere Rollouts schaffen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis allgemeiner IT-Konzepte
  • Erfahrung mit grundlegenden Software-Tools
  • Vertrautheit mit datengetriebenen Geschäftsprozessen

Zielgruppe

  • IT-Teams, die KI-Fähigkeiten einführen
  • Geschäftsnutzer, die an praktischen KI-Anwendungen interessiert sind
  • Technische Manager, die Strategien für lokale LLMs bewerten
 7 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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