Multimodal Generative AI in the Enterprise - From Pixels to Profit : A Practitioner's Guide to Building Image, Audio, and Video Generation Applications
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
Vendedor de AbeBooks desde 14 de agosto de 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Build and deploy enterprise-grade multimodal AI systems using generative models for text, image, audio, and video.Key Features:- Design end-to-end multimodal AI systems for enterprise workloads- Build scalable pipelines using Gemini, Veo, Imagen, Airflow, and Kubeflow- Implement governance, safety, and compliance for AI-generated content- Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF Elektronisches BuchBook Description:The Multimodal AI Playbook equips enterprise developers and ML engineers with the practical skills needed to build real-world generative systems using text, image, audio, and video models. This book offers a complete stack approach-starting from theory and progressing through tooling, orchestration, governance, and full-scale deployment.Beginning with the foundations of multimodal learning and generative AI models, you'll explore how to generate modality-specific content while navigating key trade-offs in model selection, scalability, and orchestration. With a dedicated focus on enterprise use cases like automated marketing campaigns, the book shows how to manage model outputs responsibly covering bias detection, IP risk, and content safety.You'll implement a full pipeline using enterprise-ready models such as Gemini, Veo, and Imagen. With forward-looking chapters on real-time generation, 3D assets, and multimodal agents, this book bridges the gap between technical mastery and business impact- preparing you to lead in the AI-first future.What You Will Learn:- Design full-stack multimodal AI architectures- Generate text, image, audio, and video content- Build automated AI-powered marketing workflows- Compare and fine-tune leading multimodal models- Deploy AI pipelines with Airflow and Kubeflow- Implement AI safety, governance, and compliance- Create real-time and 3D multimodal experiences- Integrate AI with enterprise cloud platformsWho this book is for:Software engineers, ML engineers, data scientists, technical product managers, and solution architects looking to build and deploy multimodal generative AI systems in production. Professionals familiar with Python, machine learning concepts, and cloud platforms such as AWS, Azure, or GCP will gain practical guidance for implementing scalable, enterprise-ready AI solutions.Table of Contents- Introduction to Generative AI and Multimodality- Enterprise Context and Case Study- Preparing the Environment- Text Generation- Image Generation- Audio Generation- Video Generation- Responsible AI: Ethics, Bias, and Safety- Security in Multimodal Enterprise AI- Measuring ROI and Driving Business Value- Project Definition: Automated Marketing Asset Generation- Testing, Deployment, and Iteration- Building the Pipeline.…
N° de ref. del artículo 9781806111671
- Título
- Multimodal Generative AI in the Enterprise - From Pixels to Profit : A Practitioner's Guide to Building Image, Audio, and Video Generation Applications
- Autor
- Maximilian Tschochohei
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1806111675
- ISBN 13
- 9781806111671
- Peso del artículo
- 471 gramos
- Dimensiones
- 235x191x14 mm
Build and deploy enterprise-grade multimodal AI systems using generative models for text, image, audio, and video.
Key Features
- Design end-to-end multimodal AI systems for enterprise workloads
- Build scalable pipelines using Gemini, Veo, Imagen, Airflow, and Kubeflow
- Implement governance, safety, and compliance for AI-generated content
- Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook
Book Description
The Multimodal AI Playbook equips enterprise developers and ML engineers with the practical skills needed to build real-world generative systems using text, image, audio, and video models. This book offers a complete stack approach—starting from theory and progressing through tooling, orchestration, governance, and full-scale deployment.
Beginning with the foundations of multimodal learning and generative AI models, you’ll explore how to generate modality-specific content while navigating key trade-offs in model selection, scalability, and orchestration. With a dedicated focus on enterprise use cases like automated marketing campaigns, the book shows how to manage model outputs responsibly covering bias detection, IP risk, and content safety.
You'll implement a full pipeline using enterprise-ready models such as Gemini, Veo, and Imagen. With forward-looking chapters on real-time generation, 3D assets, and multimodal agents, this book bridges the gap between technical mastery and business impact- preparing you to lead in the AI-first future.
What you will learn
- Design full-stack multimodal AI architectures
- Generate text, image, audio, and video content
- Build automated AI-powered marketing workflows
- Compare and fine-tune leading multimodal models
- Deploy AI pipelines with Airflow and Kubeflow
- Implement AI safety, governance, and compliance
- Create real-time and 3D multimodal experiences
- Integrate AI with enterprise cloud platforms
Who this book is for
Software engineers, ML engineers, data scientists, technical product managers, and solution architects looking to build and deploy multimodal generative AI systems in production. Professionals familiar with Python, machine learning concepts, and cloud platforms such as AWS, Azure, or GCP will gain practical guidance for implementing scalable, enterprise-ready AI solutions.
Table of Contents
- Introduction to Generative AI and Multimodality
- Enterprise Context and Case Study
- Preparing the Environment
- Text Generation
- Image Generation
- Audio Generation
- Video Generation
- Responsible AI: Ethics, Bias, and Safety
- Security in Multimodal Enterprise AI
- Measuring ROI and Driving Business Value
- Project Definition: Automated Marketing Asset Generation
- Testing, Deployment, and Iteration
- Building the Pipeline
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Acerca del autor
Maximilian Tschochohei leads Google Cloud's Customer Engineering team for AI, where he helps enterprise customers design and deploy advanced AI solutions for marketing use cases. Prior to joining Google, he worked in strategy and technology consulting at Boston Consulting Group, advising organizations on digital transformation and emerging technologies.
Fabian Schenker is a Staff Software Engineer at Google where he serves as a GenAI Global Blackbelt, helping organizations design, deploy, and scale enterprise AI solutions. With expertise in generative AI, machine learning, natural language processing, and cloud technologies, he partners with global enterprises to transform complex business challenges into production-ready AI applications. He specializes in bridging cutting-edge AI research with practical implementation, enabling organizations to adopt and scale AI solutions that deliver measurable business value.
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La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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