Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción a LLMs multimodales en Vertex AI

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

Configuración del entorno de desarrollo

  • Configurar Vertex AI para flujos de trabajo multimodales
  • Trabajar con datasets a través de distintas modalidades
  • Laboratorio práctico: configuración del entorno y preparación del dataset

Ventanas de contexto largo y razonamiento avanzado

  • Comprender los flujos de trabajo de contexto largo
  • Casos de uso en planificación y toma de decisiones
  • Laboratorio práctico: implementación de análisis de contexto largo

Diseño de flujos de trabajo cross-modal

  • Combinar análisis de texto, audio e imagen
  • Cadena de pasos multimodales en pipelines
  • Laboratorio práctico: diseño de un pipeline multimodal

Trabajo con parámetros de la API de Gemini

  • Configurar entradas y salidas multimodales
  • Optimizar inferencia y eficiencia
  • Laboratorio práctico: ajuste de los parámetros de la API de Gemini

Aplicaciones avanzadas e integraciones

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

Evaluación e iteración

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Domino del lenguaje de programación Python
  • Experiencia en desarrollo de modelos de aprendizaje automático
  • Conocimiento sobre datos multimodales (texto, audio e imagen)

Público objetivo

  • Investigadores en IA
  • Desarrolladores avanzados
  • Científicos de ML
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas