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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 pesquisa
Configuração do Ambiente de Desenvolvimento
- Configuração do Vertex AI para fluxos de trabalho multimodais
- Trabalho com conjuntos de dados entre modalidades
- Laboratório prático: configuração do ambiente e preparação dos conjuntos de dados
Janelas de Contexto Longo e Raciocínio Avançado
- Compreensão dos fluxos de trabalho com contexto longo
- Casos de uso em planejamento e tomada de decisões
- Laboratório prático: implementação de análise com contexto longo
Projeto de Fluxos de Trabalho entre Modalidades
- Combinação de análises de texto, áudio e imagem
- Encadeamento de etapas multimodais em pipelines
- Laboratório prático: projeto de um pipeline multimodal
Trabalhando com Parâmetros da API Gemini
- Configuração de entradas e saídas multimodais
- Otimização da inferência e eficiência
- Laboratório prático: ajuste dos parâmetros da API Gemini
Aplicações Avançadas e Integrações
- Agentes e assistentes interativos multimodais
- Integração com APIs e ferramentas externas
- Laboratório prático: construção de uma aplicação multimodal
Avaliação e Iteração
- Teste do desempenho multimodal
- Métricas para precisão, alinhamento e desvio de dados (drift)
- Laboratório prático: avaliação de fluxos de trabalho multimodais
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Dominio da programação em Python
- Experiência no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina
- Conhecimento sobre dados multimodais (texto, áudio e imagem)
Público-Alvo
- Pesquisadores em IA
- Desenvolvedores avançados
- Cientistas de ML
14 Horas
