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Temario del curso

Introducción a los LLM multimodales en Vertex AI

  • Visión general de las capacidades multimodales en Vertex AI
  • Modelos Gemini y modos soportados
  • Casos de uso en empresas e investigación

Configuración del entorno de desarrollo

  • Configuración de Vertex AI para flujos de trabajo multimodales
  • Trabajo con conjuntos de datos entre modos
  • Taller práctico: configuración del entorno y preparación de datos

Ventanas de contexto largas y razonamiento avanzado

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

Diseño de flujos de trabajo entre modos

  • Combinación del análisis de texto, audio e imagen
  • Cadena 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 la inferencia y eficiencia
  • Taller práctico: ajuste fino de los parámetros de la API de Gemini

Aplicaciones e integraciones avanzadas

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

Evaluación e iteración

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

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Dominio de la programación en Python
  • Experiencia con el desarrollo de modelos de aprendizaje automático
  • Conocimiento sobre datos multimodales (texto, audio, imagen)

Audiencia

  • Investigadores en IA
  • Desarrolladores avanzados
  • Científicos de aprendizaje automático
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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