Vertex AI Model Garden

Dauer
1 Tag
Ausführung
Vor Ort, Online
Startdatum und Ort
184 Startdaten

Vertex AI Model Garden

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Startdaten und Startorte
computer Online:
16. Mär 2026
placeFrankfurt
16. Mär 2026
placeKöln
16. Mär 2026
placeMadrid
16. Mär 2026
computer Online:
27. Mär 2026
placeAugsburg
27. Mär 2026
placeGraz
27. Mär 2026
placeInnsbruck
27. Mär 2026
placeMünchen
27. Mär 2026
placeNürnberg
27. Mär 2026
placePassau
27. Mär 2026
placeRegensburg
27. Mär 2026
placeSalzburg
27. Mär 2026
placeWien
27. Mär 2026
placeWürzburg
27. Mär 2026
computer Online:
30. Mär 2026
placeBerlin
30. Mär 2026
placeBremen
30. Mär 2026
placeDresden
30. Mär 2026
placeErfurt
30. Mär 2026
Beschreibung
  • Modul 1 - Vertex AI für ML-Workloads
    • Vertex AI on Google Cloud
    • Optionen für Training, Tuning und Einsatz von ML-Modellen auf Vertex AI
    • Generative KI-Optionen auf Google Cloud und Vertex AI
    Modul 2 - Modellgarten
    • Einführung in den Modellgarten
    • Modellarten im Modellgarten
    • Verbinden von Modellen aus Gen AI Studio und Model Registry
    • Einführung in Anwendungsfälle für Kurse
    Modul 3 - Aufgabenspezifische Lösungen: Klassifizierung von Inhalten
    • Vorgefertigte Modelle für bestimmte Aufgaben
    • VertexAI AutoML
    • Verwendung eines vortrainierten Modells über das Python SDK
    • Übung: Inhaltsklassifizierung über Natural Language API und AutoML
    Modul 4 - Grundlagenmodelle: Texteinb…

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  • Modul 1 - Vertex AI für ML-Workloads
    • Vertex AI on Google Cloud
    • Optionen für Training, Tuning und Einsatz von ML-Modellen auf Vertex AI
    • Generative KI-Optionen auf Google Cloud und Vertex AI
    Modul 2 - Modellgarten
    • Einführung in den Modellgarten
    • Modellarten im Modellgarten
    • Verbinden von Modellen aus Gen AI Studio und Model Registry
    • Einführung in Anwendungsfälle für Kurse
    Modul 3 - Aufgabenspezifische Lösungen: Klassifizierung von Inhalten
    • Vorgefertigte Modelle für bestimmte Aufgaben
    • VertexAI AutoML
    • Verwendung eines vortrainierten Modells über das Python SDK
    • Übung: Inhaltsklassifizierung über Natural Language API und AutoML
    Modul 4 - Grundlagenmodelle: Texteinbettungen über PaLM
    • Einführung in Stiftungsmodelle
    • PaLM-API
    • GenAI-Studio
    • Verwendung der Einbettungs-API
    • Übung: Verwenden der PaLM-API zum Clustern von Produkten anhand von Beschreibungen
    Modul 5 - Feinabstimmbare Modelle
    • Feinabstimmbare Modelle in Model Garden
    • Vertex AI Pipelines
    • Demo: Feinabstimmung der Modelle für Ihren spezifischen Anwendungsfall

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