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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción a los LLM multimodales en Vertex AI

  • Resumen de las capacidades multimodales en Vertex AI
  • Modelos Gemini y modalidades compatibles
  • Casos de uso en el sector empresarial y la 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 Extensos y Razonamiento Avanzado

  • Comprensión de los flujos de trabajo de contexto extenso
  • Casos de uso en la planificación y toma de decisiones
  • Laboratorio práctico: implementación de análisis de contexto extenso

Diseño de Flujos de Trabajo Intermodales

  • Combinación del análisis de texto, audio e imágenes
  • Encadenamiento de pasos multimodales en canalizaciones
  • Laboratorio práctico: diseño de una canalización multimodal

Trabajo con Parámetros de la API de Gemini

  • Configuración de entradas y salidas multimodales
  • Optimización de la inferencia y la eficiencia
  • Laboratorio práctico: ajuste de parámetros de la API de Gemini

Aplicaciones Avanzadas e Integraciones

  • 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 de precisión, alineación y deriva
  • Laboratorio práctico: evaluación de flujos de trabajo multimodales

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Competencia en programación 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

Número de participantes


Precio por participante

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