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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