Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Úvod do multimodálních LLM ve Vertex AI

  • Přehled multimodálních funkcí ve Vertex AI
  • Modely Gemini a podporované typy dat
  • Příklady použití v průmyslu a výzkumu

Nastavení vývojového prostředí

  • Konfigurace Vertex AI pro multimodální pracovní postupy
  • Práce s datovými soubory napříč různými typy dat
  • Praktické cvičení: nastavení prostředí a příprava dat

Dlouhá kontextová okna a pokročilé logické uvažování

  • Porozumění pracovním postupům s dlouhým kontextem
  • Použití při plánování a rozhodování
  • Praktické cvičení: implementace analýzy s dlouhým kontextem

Navrhování pracovních postupů napříč typy dat

  • Kombinace analýzy textu, zvuku a obrazu
  • Kaskádování kroků zpracování různých typů dat v řetězci
  • Praktické cvičení: návrh multimodálního řetězce

Práce s parametry Gemini API

  • Konfigurace multimodálních vstupů a výstupů
  • Optimalizace inference a efektivity
  • Praktické cvičení: ladění parametrů Gemini API

Pokročilé aplikace a integrace

  • Interaktivní multimodální agenti a asistenti
  • Integrace externích API a nástrojů
  • Praktické cvičení: vytvoření multimodální aplikace

Hodnocení a iterace

  • Testování výkonu multimodálních systémů
  • Metricí přesnosti, konzistence a driftu dat
  • Praktické cvičení: hodnocení multimodálních pracovních postupů

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Znalost programovacího jazyka Python
  • Zkušenosti s vývojem modelů strojového učení
  • Znalost multimodálních dat (text, zvuk, obraz)

Cílová skupina

  • Výzkumníci v oblasti AI
  • Upřesnění vývojáři
  • Vědci zabývající se strojovým učením
 14 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie