Kerangka Materi

Pengantar Multimodal LLM di Vertex AI

  • Tinjauan kemampuan multimodal di Vertex AI
  • Model Gemini dan modalitas yang didukung
  • Kasus penggunaan dalam bisnis dan penelitian

Menyiapkan Lingkungan Pengembangan

  • Mengonfigurasi Vertex AI untuk alur kerja multimodal
  • Bekerja dengan dataset di seluruh modalitas
  • Lab praktis: pengaturan lingkungan dan persiapan dataset

Jendela Konteks Panjang dan Alasan Lanjut

  • Memahami alur kerja konteks panjang
  • Kasus penggunaan dalam perencanaan dan pengambilan keputusan
  • Lab praktis: menerapkan analisis konteks panjang

Desain Alur Kerja Multimodal

  • Menggabungkan analisis teks, audio, dan gambar
  • Menyambungkan langkah multimodal dalam pipeline
  • Lab praktis: merancang pipeline multimodal

Bekerja dengan Parameter API Gemini

  • Mengonfigurasi input dan output multimodal
  • Memaksimalkan inferensi dan efisiensi
  • Lab praktis: menyesuaikan parameter API Gemini

Aplikasi dan Integrasi Lanjut

  • Agens dan asisten multimodal interaktif
  • Mengintegrasikan API dan alat eksternal
  • Lab praktis: membangun aplikasi multimodal

Penilaian dan Iterasi

  • Menganalisis kinerja multimodal
  • Metrik untuk akurasi, perataan, dan pergeseran
  • Lab praktis: menilai alur kerja multimodal

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Penguasaan dalam pemrograman Python
  • Pengalaman dalam pengembangan model machine learning
  • Ketertarikan dengan data multimodal (teks, audio, gambar)

Peserta

  • Peneliti AI
  • Pengembang tingkat lanjut
  • Ilmuwan ML
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait