Plan Szkolenia

Wprowadzenie do wielomodowych modeli LLM w Vertex AI

  • Przegląd możliwości wielomodowych w Vertex AI
  • Modele Gemini i obsługiwane modalności
  • Przypadki użycia w przedsiębiorstwach i badaniach

Konfiguracja środowiska rozwojowego

  • Konfiguracja Vertex AI dla przepływów wielomodowych
  • Praca z zestawami danych w różnych modalnościach
  • Praktyczne warsztaty: konfiguracja środowiska i przygotowanie zestawów danych

Długie okna kontekstu i zaawansowane rozumowanie

  • Zrozumienie przepływów z długimi kontekstami
  • Przypadki użycia w planowaniu i podejmowaniu decyzji
  • Praktyczne warsztaty: wdrażanie analizy z długimi kontekstami

Projektowanie przepływów wielomodowych

  • Łączenie analizy tekstu, dźwięku i obrazu
  • Łańcuchowe kroki wielomodowe w pipeline
  • Praktyczne warsztaty: projektowanie pipeline wielomodowego

Praca z parametrami API Gemini

  • Konfiguracja wielomodowych wejść i wyjść
  • Optymalizacja inferencji i wydajności
  • Praktyczne warsztaty: dostrajanie parametrów API Gemini

Zaawansowane aplikacje i integracje

  • Interaktywne agenty i asystenci wielomodowi
  • Integracja zewnętrznych API i narzędzi
  • Praktyczne warsztaty: budowanie aplikacji wielomodowej

Ocenianie i iterowanie

  • Testowanie wydajności wielomodowej
  • Metryki dla dokładności, dopasowania i odchylenia
  • Praktyczne warsztaty: ocenianie przepływów wielomodowych

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Biegłość w programowaniu w języku Python
  • Doświadczenie w tworzeniu modeli uczenia maszynowego
  • Znajomość wielomodowych danych (tekst, dźwięk, obraz)

Grupa docelowa

  • Badacze AI
  • Zaawansowani programiści
  • Naukowcy ML
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie