Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в мултимодалните големи езикови модели във Vertex AI

  • Преглед на мултимодалните възможности във Vertex AI
  • Модели Gemini и поддържани модалности
  • Случаи на употреба в бизнеса и научните изследвания

Настройка на средата за разработка

  • Конфигуриране на Vertex AI за мултимодални работни процеси
  • Работа с набори от данни в различни модалности
  • Практическа лаборатория: настройка на средата и подготовка на набор от данни

Дълги контекстуални прозорци и усъвършенствани разсъждения

  • Разбиране на работните процеси с дълъг контекст
  • Случаи на употреба при планиране и вземане на решения
  • Практическа лаборатория: внедряване на анализ с дълъг контекст

Проектиране на междумодални работни потоци

  • Комбиниране на анализ на текст, аудио и изображения
  • Свързване на мултимодални стъпки в потоци
  • Практическа лаборатория: проектиране на мултимодален поток

Работа с параметрите на Gemini API

  • Конфигуриране на мултимодални входове и изходи
  • Оптимизиране на изводи и ефективност
  • Практическа лаборатория: настройка на параметрите на Gemini API

Усъвършенствани приложения и интеграции

  • Интерактивни мултимодални агенти и асистенти
  • Интегриране на външни API-та и инструменти
  • Практическа лаборатория: изграждане на мултимодално приложение

Оценяване и итерация

  • Тестване на мултимодална производителност
  • Метрики за точност, съгласуваност и отклонение
  • Практическа лаборатория: оценяване на мултимодални работни процеси

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Уверени умения по програмиране на Python
  • Опит в разработването на модели за машинно обучение
  • Запознатост с мултимодални данни (текст, аудио, изображение)

Аудитория

  • Изследователи в областта на изкуствения интелект
  • Напреднали разработчици
  • Учени в областта на машинното обучение
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории