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Struttura del corso
Introduzione agli LLM multimodali in Vertex AI
- Panoramica delle capacità multimodali in Vertex AI
- Modelli Gemini e modalità supportate
- Casi d'uso in ambito aziendale e di ricerca
Configurazione dell'ambiente di sviluppo
- Configurazione di Vertex AI per workflow multimodali
- Lavorare con set di dati che attraversano diverse modalità
- Esercitazione pratica: configurazione dell'ambiente e preparazione dei set di dati
Finestre di contesto lunghe e ragionamento avanzato
- Capire i workflow a contesto lungo
- Casi d'uso nella pianificazione e nel processo decisionale
- Esercitazione pratica: implementazione dell'analisi a contesto lungo
Progettazione di workflow inter-modali
- Combinare l'analisi di testo, audio e immagini
- Creare catene di step multimodali nelle pipeline
- Esercitazione pratica: progettazione di una pipeline multimodale
Lavorare con i parametri dell'API Gemini
- Configurazione di input e output multimodali
- Ottimizzazione dell'inferenza e dell'efficienza
- Esercitazione pratica: ottimizzazione dei parametri dell'API Gemini
Applicazioni avanzate e integrazioni
- Agenti e assistenti multimodali interattivi
- Integrazione di API e strumenti esterni
- Esercitazione pratica: costruzione di un'applicazione multimodale
Valutazione e iterazione
- Test delle prestazioni multimodali
- Metriche per accuratezza, allineamento e deriva
- Esercitazione pratica: valutazione dei workflow multimodali
Sintesi e passi successivi
Requisiti
- Competenza nella programmazione Python
- Esperienza nello sviluppo di modelli di machine learning
- Familiarità con i dati multimodali (testo, audio, immagini)
Pubblico target
- Ricercatori AI
- Sviluppatori avanzati
- Scienziati ML
14 ore
