Schulungsübersicht

Einführung in leichtgewichtige LLMs

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

Verstehen von Nano Banana

  • Wesentliche Merkmale und Designprinzipien
  • Modellfähigkeiten und Einschränkungen
  • Wie Nano Banana sich von traditionellen LLMs unterscheidet

Bereitstellungsmodelle und Einsatzszenarien

  • Gerätebasierte Ausführung und ihre Vorteile
  • Lokale versus cloudbasierte Inferenz
  • Auswahl des richtigen Bereitstellungs Pfades

Praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen

  • Interne Automatisierung und Wissensassistenz
  • Kundenseitige Anwendungsfälle
  • Ablauf- und regelgeleitete Szenarien

Grundlagen der Integration

  • Bewertung von Systemanforderungen
  • Ablauf- und Prozessaspekte
  • Einführung in APIs und Toolchains

Kostenoptimierung und Effizienz

  • Reduzierung der Inferenzkosten durch kompakte Modelle
  • Balance von Leistung und Ressourcen
  • Planung für skalierbare Bereitstellungen

Governance, Datenschutz und Risikomanagement

  • Sicherstellung sicherer gerätebasierter Ausführungen
  • Verständnis von Datenrahmen und Schutzeinrichtungen
  • Anpassung an Unternehmensrichtlinien und Standards

Vorbereitung auf die organisatorische Einführung

  • Aufbau interner Fähigkeiten und Bereitschaft
  • Bewertung des Geschäftswerts durch Pilotprojekte
  • Legen der Grundlagen für breitere Rollouts

Zusammenfassung und Nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis von allgemeinen IT-Konzepten
  • Erfahrung mit grundlegenden Software-Tools
  • Kenntnisse von datengesteuerten Geschäftsabläufen

Zielgruppe

  • IT-Teams, die AI-Fähigkeiten einsetzen
  • Geschäftsbenutzer, die sich für praktische AI-Anwendungen interessieren
  • Technologieleiter, die gerätebasierte LLM-Strategien evaluiert
 7 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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