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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a los LLM multimodales en Vertex AI
- Vista general de las capacidades multimodales en Vertex AI
- Modelos de Gemini y modalidades compatibles
- Casos de uso en empresas 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 datos
Ventanas de contexto largo y razonamiento avanzado
- Comprensión de los 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 entre modalidades
- Combinación del análisis de texto, audio e imágenes
- Encadenamiento de pasos multimodales en líneas de pipeline
- Laboratorio práctico: diseño de una línea de pipeline 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 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 del rendimiento multimodal
- Métricas para precisión, alineación y deriva
- Laboratorio práctico: evaluación de flujos de trabajo multimodales
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Dominio de la programación en Python
- Experiencia en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático
- Conocimiento de datos multimodales (texto, audio, imagen)
Público objetivo
- Investigadores en IA
- Desarrolladores avanzados
- Científicos de ML