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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução aos LLMs Multimodais no Vertex AI

  • Visão geral das capacidades multimodais no Vertex AI
  • Modelos Gemini e modalidades suportadas
  • Casos de uso em empresas e investigação

Configuração do Ambiente de Desenvolvimento

  • Configurar o Vertex AI para fluxos de trabalho multimodais
  • Trabalhar com conjuntos de dados entre diferentes modalidades
  • Laboratório prático: configuração do ambiente e preparação de dados

Janelas de Contexto Extensas e Raciocínio Avançado

  • Compreender fluxos de trabalho com contexto extenso
  • Casos de uso em planeamento e tomada de decisões
  • Laboratório prático: implementação de análise com contexto extenso

Conceção de Fluxos de Trabalho Intermodais

  • Combinar a análise de texto, áudio e imagens
  • Cadeiar etapas multimodais em pipelines
  • Laboratório prático: conceção de um pipeline multimodal

Trabalho com Parâmetros da API Gemini

  • Configurar entradas e saídas multimodais
  • Otimizar inferência e eficiência
  • Laboratório prático: ajuste dos parâmetros da API Gemini

Aplicações Avançadas e Integrações

  • Agentes e assistentes multimodais interativos
  • Integração de APIs e ferramentas externas
  • Laboratório prático: construção de uma aplicação multimodal

Avaliação e Iteração

  • Testar o desempenho multimodal
  • Métricas para precisão, alinhamento e deriva
  • Laboratório prático: avaliação de fluxos de trabalho multimodais

Síntese e Próximos Passos

Requisitos

  • Proficiência em programação Python
  • Experiência no desenvolvimento de modelos de machine learning
  • Familiaridade com dados multimodais (texto, áudio, imagens)

Público-Alvo

  • Pesquisadores em IA
  • Desenvolvedores avançados
  • Cientistas de ML

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Investimento

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