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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 pesquisas

Configuração do Ambiente de Desenvolvimento

  • Configurando o Vertex AI para fluxos de trabalho multimodais
  • Trabalhando com conjuntos de dados entre modalidades
  • Exercício prático: configuração do ambiente e preparação de conjuntos de dados

Janelas de Contexto Longos e Raciocínio Avançado

  • Compreendendo fluxos de trabalho de contexto longo
  • Casos de uso em planejamento e tomada de decisão
  • Exercício prático: implementação de análise de contexto longo

Projeto de Fluxos de Trabalho Intermodais

  • Combinação de análise de texto, áudio e imagem
  • Encadeamento de etapas multimodais em pipelines
  • Exercício prático: projeto de um pipeline multimodal

Trabalhando com Parâmetros da API Gemini

  • Configurando entradas e saídas multimodais
  • Otimização da inferência e da eficiência
  • Exercício prático: ajuste dos parâmetros da API Gemini

Aplicações Avançadas e Integrações

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

Avaliação e Iteração

  • Testando o desempenho multimodal
  • Métricas para precisão, alinhamento e deriva (drift)
  • Exercício prático: avaliação de fluxos de trabalho multimodais

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Proficiência em programação Python
  • Experiência com o desenvolvimento de modelos de machine learning
  • Familiaridade com dados multimodais (texto, áudio, imagem)

Público-Alvo

  • Pesquisadores de IA
  • Desenvolvedores avançados
  • Cientistas de ML

Número de participantes


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