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Temario del curso

Introducción al aprendizaje multimodal

  • Visión general de la IA multimodal.
  • Desafíos en el procesamiento de datos multimodales.
  • Ventajas de los LLM multimodales.

Comprensión de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

  • Arquitectura de los LLM más avanzados.
  • Entrenamiento de LLM con datos multimodales.
  • Casos de estudio: aplicaciones exitosas de LLM multimodales.

Procesamiento de datos multimodales

  • Técnicas de preprocesamiento de datos para texto, imagen y audio.
  • Extracción de características y aprendizaje de representaciones.
  • Integración de datos multimodales en LLM.

Desarrollo de aplicaciones con LLM multimodales

  • Diseño de interfaces de usuario para interacción multimodal.
  • Uso de LLM en asistentes virtuales y chatbots.
  • Creación de experiencias inmersivas con LLM.

Evaluación y optimización de sistemas multimodales

  • Métricas de rendimiento para LLM multimodales.
  • Estrategias de optimización para mejorar la precisión y eficiencia.
  • Abordar el sesgo y la equidad en sistemas multimodales.

Laboratorio práctico: Construcción de un proyecto con LLM multimodal

  • Configuración de un conjunto de datos multimodales.
  • Implementación de un LLM multimodal para un caso de uso específico.
  • Pruebas y refinamiento del sistema.

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Conocimiento del aprendizaje automático y de las redes neuronales.
  • Experiencia con la programación en Python.
  • Conocimiento de técnicas de preprocesamiento de datos para diferentes tipos de datos (texto, imagen, audio).

Público objetivo

  • Científicos de datos.
  • Ingenieros de aprendizaje automático.
  • Desarrolladores de software.
  • Investigadores especializados en IA y procesamiento del lenguaje natural.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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