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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

Número de participantes


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