🚀 سیستم‌های Multimodal AI در سطح Enterprise رو با استفاده از مدل‌های Generative برای متن، تصویر، صدا و ویدئو طراحی، پیاده‌سازی و دیپلوی کن.

✨ ویژگی‌های کلیدی

🏗️ معماری‌های Multimodal AI انتهابه‌انتها رو برای Workloadهای Enterprise طراحی میکنی

⚙️ Pipelineهای مقیاس‌پذیر با Gemini، Veo، Imagen، Airflow و Kubeflow میسازی

🔐 Governance، Safety و Compliance رو برای محتوای تولیدشده با AI پیاده‌سازی میکنی

📘 توضیح کتاب

🤖 کتاب The Multimodal AI Playbook مهارت‌های عملی لازم رو در اختیار Enterprise Developerها و ML Engineerها میذاره تا سیستم‌های Generative واقعی رو با استفاده از مدل‌های متن، تصویر، صدا و ویدئو بسازن. کتاب یک رویکرد Full-Stack ارائه میده؛ از مبانی تئوری شروع میکنه و بعد به Tooling، Orchestration، Governance و دیپلوی در مقیاس کامل میرسه.

🧠 کار رو با مبانی Multimodal Learning و مدل‌های Generative AI شروع میکنی و بعد یاد میگیری چطور برای هر Modality محتوای اختصاصی تولید کنی و هم‌زمان Trade-Offهای مهم مربوط به Model Selection، Scalability و Orchestration رو مدیریت کنی.

🏢 کتاب تمرکز ویژه‌ای روی Use Caseهای Enterprise مثل کمپین‌های بازاریابی خودکار داره و نشون میده چطور خروجی مدل‌ها رو به‌شکل مسئولانه مدیریت کنی؛ از تشخیص Bias و ریسک‌های Intellectual Property گرفته تا Content Safety.

🛠️ یک Pipeline کامل رو با استفاده از مدل‌های آماده Enterprise مثل Gemini، Veo و Imagen پیاده‌سازی میکنی. فصل‌های آینده‌محور کتاب هم موضوع‌هایی مثل Real-Time Generation، Assetهای سه‌بعدی و Multimodal Agentها رو پوشش میدن.

🌐 این کتاب فاصله بین تسلط فنی و تاثیر واقعی روی کسب‌وکار رو پر میکنه و کمکت میکنه برای آینده‌ای آماده بشی که AI در مرکز طراحی محصولات و سیستم‌ها قرار داره.

🎯 چیزهایی که یاد میگیری

🏗️ معماری‌های Full-Stack برای Multimodal AI طراحی میکنی

📝 محتوای متنی، تصویری، صوتی و ویدئویی تولید میکنی

📣 Workflowهای بازاریابی خودکار و مبتنی بر AI میسازی

🧠 مدل‌های Multimodal مطرح رو مقایسه و Fine-Tune میکنی

⚙️ Pipelineهای AI رو با Airflow و Kubeflow دیپلوی میکنی

🔐 AI Safety، Governance و Compliance رو پیاده‌سازی میکنی

🎮 تجربه‌های Multimodal بلادرنگ و سه‌بعدی ایجاد میکنی

☁️ AI رو با پلتفرم‌های Cloud سازمانی یکپارچه میکنی

👤 این کتاب برای چه کسانیه؟

💻 این کتاب برای Software Engineerها، ML Engineerها، Data Scientistها، Technical Product Managerها و Solution Architectهایی نوشته شده که میخوان سیستم‌های Generative AI چندوجهی رو در محیط پروداکشن بسازن و دیپلوی کنن.

📌 افرادی که با Python، مفاهیم Machine Learning و پلتفرم‌های Cloud مثل AWS، Azure یا GCP آشنایی دارن، از راهنمایی‌های عملی کتاب برای ساخت راهکارهای AI مقیاس‌پذیر و آماده Enterprise استفاده زیادی میبرن.

📖 فهرست مطالب

فصل ۱. مقدمه‌ای بر Generative AI و Multimodality

فصل ۲. زمینه Enterprise و Case Study

فصل ۳. آماده‌سازی محیط

فصل ۴. تولید متن

فصل ۵. تولید تصویر

فصل ۶. تولید صدا

فصل ۷. تولید ویدئو

فصل ۸. Responsible AI. اخلاق، Bias و Safety

فصل ۹. Security در Multimodal Enterprise AI

فصل ۱۰. اندازه‌گیری ROI و ایجاد ارزش کسب‌وکار

فصل ۱۱. تعریف پروژه. تولید خودکار Assetهای بازاریابی

فصل ۱۲. Testing، Deployment و Iteration

فصل ۱۳. ساخت Pipeline

👤 درباره نویسندگان

👨‍💻 فابیان شنکر Staff Software Engineer در Google است و به‌عنوان GenAI Global Blackbelt فعالیت میکنه. او به سازمان‌ها کمک میکنه راهکارهای Enterprise AI رو طراحی، دیپلوی و در مقیاس بالا اجرا کنن.

🧠 تخصص او شامل Generative AI، Machine Learning، Natural Language Processing و تکنولوژی‌های Cloud میشه و با شرکت‌های بزرگ بین‌المللی همکاری میکنه تا چالش‌های پیچیده کسب‌وکار رو به اپلیکیشن‌های AI آماده پروداکشن تبدیل کنن.

🌉 فابیان به‌طور ویژه روی ایجاد پل بین پژوهش‌های پیشرفته AI و پیاده‌سازی عملی تمرکز داره تا سازمان‌ها بتونن راهکارهای AI رو در مقیاس واقعی به کار بگیرن و ارزش تجاری قابل‌اندازه‌گیری ایجاد کنن.

👨‍💼 ماکسیمیلیان تشوخوهای تیم Customer Engineering حوزه AI در Google Cloud رو رهبری میکنه و به مشتری‌های Enterprise کمک میکنه راهکارهای پیشرفته AI رو برای Use Caseهای بازاریابی طراحی و دیپلوی کنن.

🏢 پیش از پیوستن به Google، او در Boston Consulting Group در حوزه Strategy و Technology Consulting فعالیت میکرد و به سازمان‌ها درباره Digital Transformation و تکنولوژی‌های نوظهور مشاوره میداد.

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

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

1. Introduction to Generative AI and Multimodality
2. Enterprise Context and Case Study
3. Preparing the Environment
4. Text Generation
5. Image Generation
6. Audio Generation
7. Video Generation
8. Responsible AI: Ethics, Bias, and Safety
9. Security in Multimodal Enterprise AI
10. Measuring ROI and Driving Business Value
11. Project Definition: Automated Marketing Asset Generation
12. Testing, Deployment, and Iteration
13. Building the Pipeline

About the Author

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.

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.