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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a los LLM multimodales en Vertex AI
- Visión general de las capacidades multimodales en Vertex AI
- Modelos de Gemini y modalidades admitidas
- Casos de uso en empresa e investigación
Configuración del Entorno de Desarrollo
- Configuración de Vertex AI para flujos de trabajo multimodales
- Trabajo con conjuntos de datos entre modalidades
- Laboratorio práctico: configuración del entorno y preparación de conjuntos de datos
Ventanas de Contexto Largas y Razonamiento Avanzado
- Comprensión de flujos de trabajo de contexto largo
- Casos de uso en planificación y toma de decisiones
- Laboratorio práctico: implementación de análisis de contexto largo
Diseño de Flujos de Trabajo Transmodales
- Combinar análisis de texto, audio e imágenes
- Encadenar pasos multimodales en pipelines
- Laboratorio práctico: diseño de un pipeline multimodal
Trabajo con Parámetros de la API de Gemini
- Configuración de entradas y salidas multimodales
- Optimización de inferencia y eficiencia
- Laboratorio práctico: ajuste de parámetros de la API de Gemini
Aplicaciones e Integraciones Avanzadas
- Agentes y asistentes multimodales interactivos
- Integración de APIs y herramientas externas
- Laboratorio práctico: construcción de una aplicación multimodal
Evaluación e Iteración
- Pruebas de rendimiento multimodal
- Métricas para precisión, alineación y deriva
- Laboratorio práctico: evaluación de flujos de trabajo multimodales
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Progresía en programación en Python
- Experiencia en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático
- Familiaridad con datos multimodales (texto, audio, imagen)
Público Objetivo
- Investigadores en IA
- Desarrolladores avanzados
- Científicos de ML
