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コース概要

Gemini 3のマルチモーダル機能概要

  • テキスト・画像・音声・動画に対応する各種機能について
  • 適切なモデルの選定方法と利用可能なエンドポイントの解説
  • マルチモーダル推論における重要な概念の紹介

テキストおよび構造化データの取り扱い方

  • 文章生成を行う際のプロンプト作成技法
  • メタデータや文脈情報、埋め込み表現の活用方法
  • マルチモーダル処理工程をテキストベースで制御する手法

画像認識と視覚情報の処理技術

  • Gemini 3を用いた画像解析および解釈方法
  • 画像検索やタグ付け機能を実装するための手順
  • 画像からテキストへ、またはテキストから画像への双方向インタラクション作成技術

音声データ処理技術

  • 音声認識や文字起こし工程の構築法
  • 音響イベントの検出と解釈方法
  • 音声情報をテキストや画像情報と統合するアプローチ

動画データ解析およびシーン理解手法

  • フレーム単位および連続的な動画の推論処理技術
  • 動画要約機能や重要部分抽出ツールの開発法
  • 動画を活用した自動化プロセスおよびコンテンツ作成フローの設計技術

マルチモーダルアプリケーションのアーキテクチャ設計法

  • 複数種類の入力データを統合したパイプラインの構築方法
  • レイテンシ・コスト・計算リソースといった各種制約要因への配慮法
  • 拡張性の高いマルチモーダルシステム構築におけるベストプラクティス

マルチモーダルプロトタイプの作成手法

  • 実際にマルチモーダルプロトタイプを製作する演習体験
  • プロンプト設計手法を駆使した迅速な改良手順
  • ユーザーエクスペリエンスの検証および洗練化技術

マルチモーダルソリューションの運用展開手法

  • 導入戦略の策定と開発環境の構築法
  • 実稼働時におけるパフォーマンス状況の監視技術
  • セキュリティやコンプライアンス面での配慮事項について

まとめおよび今後の学習進め方

要求

  • 現代的なAIに関する基本的な理解
  • PythonまたはJavaScriptの実務経験
  • REST APIの仕組みや利用方法への知識

対象者

  • デザイナー
  • コンテンツ制作者
  • 技術的な製品開発チームのメンバー
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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