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Temario del curso

Introducción a los LLMs multimodales en Vertex AI

  • Resumen de las capacidades multimodales en Vertex AI.
  • Modelos Gemini y modalidades compatibles.
  • Casos de uso en entornos empresariales e investigación.

Configuración del entorno de desarrollo

  • Configuración de Vertex AI para flujos de trabajo multimodales.
  • Trabajo con conjuntos de datos en múltiples modalidades.
  • Taller práctico: configuración del entorno y preparación de datos.

Ventanas de contexto largas y razonamiento avanzado

  • Comprensión de flujos de trabajo con contexto largo.
  • Casos de uso en planificación y toma de decisiones.
  • Taller práctico: implementación de análisis con contexto largo.

Diseño de flujos de trabajo cruzados entre modalidades

  • Combinación de análisis de texto, audio e imagen.
  • Cadenas de pasos multimodales en canalizaciones.
  • Taller práctico: diseño de una canalización multimodal.

Trabajo con parámetros de la API de Gemini

  • Configuración de entradas y salidas multimodales.
  • Optimización de inferencia y eficiencia.
  • Taller práctico: ajuste fino de los parámetros de la API de Gemini.

Aplicaciones avanzadas e integraciones

  • Agentes y asistentes interactivos multimodales.
  • Integración de APIs externas y herramientas adicionales.
  • Taller práctico: construcción de una aplicación multimodal.

Evaluación e iteración

  • Pruebas del rendimiento multimodal.
  • Métricas para precisión, alineamiento y deriva (drift).
  • Taller práctico: evaluación de flujos de trabajo multimodales.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Habilidad en programación con Python.
  • Experiencia en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático.
  • Familiaridad con datos multimodales (texto, audio, imagen).

Público objetivo

  • Investigadores en inteligencia artificial.
  • Desarrolladores avanzados.
  • Científicos de datos y aprendizaje automático.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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