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Temario del curso

Introducción a los LLM multimodales en Vertex AI

  • Resumen de las capacidades multimodales en Vertex AI.
  • Modelos Gemini y modalidades admitidas.
  • 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 a través de distintas modalidades.
  • Laboratorio práctico: configuración del entorno y preparación del conjunto de datos.

Ventanas de contexto largas 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 cruzados entre modalidades

  • Combinación del análisis de texto, audio e imágenes.
  • Cadena de pasos multimodales dentro de las canalizaciones.
  • Laboratorio práctico: diseño de una canalización multimodal.

Uso de los parámetros de la API Gemini

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

Aplicaciones avanzadas e integraciones

  • Agentes y asistentes interactivos multimodales.
  • Integración de APIs y herramientas externas.
  • Laboratorio práctico: construcción de una aplicación multimodal.

Evaluación e iteración

  • Pruebas del rendimiento multimodal.
  • Métricas para precisión, alineamiento y deriva.
  • Laboratorio práctico: evaluación de flujos de trabajo multimodales.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos sólidos de programación en Python.
  • Experiencia en desarrollo de modelos de aprendizaje automático.
  • Familiaridad con datos multimodales (texto, audio e imagen).

Público objetivo

  • Investigadores en IA.
  • Desarrolladores avanzados.
  • Científicos de ML.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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