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コース概要

Vertex AIにおけるマルチモーダルLLMの概要

  • Vertex AIにおけるマルチモーダル機能の概要
  • Geminiモデルとサポートされるモーダル
  • 企業および研究におけるユースケース

開発環境のセットアップ

  • マルチモーダルワークフローのためにVertex AIを設定する
  • モーダル間のデータセットを扱う
  • ハンズオンラボ:環境セットアップとデータセットの準備

長いコンテキストウィンドウと高度な推論

  • 長期コンテキストワークフローの理解
  • 計画と意思決定におけるユースケース
  • ハンズオンラボ:長期コンテキスト分析の実装

横断的モーダルワークフロー設計

  • テキスト、オーディオ、画像分析の結合
  • パイプラインでマルチモーダル手順をチェーンする
  • ハンズオンラボ:マルチモーダルパイプラインの設計

Gemini APIパラメータの使用

  • マルチモーダル入出力の設定
  • 推論と効率の最適化
  • ハンズオンラボ:Gemini APIパラメータのチューニング

高度なアプリケーションと統合

  • インタラクティブなマルチモーダルエージェントおよびアシスタント
  • 外部APIおよびツールの統合
  • ハンズオンラボ:マルチモーダルアプリケーションの構築

評価と反復

  • マルチモーダルパフォーマンスのテスト
  • 精度、整合性、ドリフトの指標
  • ハンズオンラボ:マルチモーダルワークフローの評価

まとめと次のステップ

要求

  • Pythonプログラミングの習熟度
  • 機械学習モデル開発の経験
  • マルチモーダルデータ(テキスト、オーディオ、画像)の親しみ

対象者

  • AI研究者
  • 上級開発者
  • MLサイエンティスト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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