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Temario del curso

Introducción a la IA multimodal y Ollama

  • Vista general del aprendizaje multimodal.
  • Desafíos clave en la integración de visión e idioma.
  • Capacidades y arquitectura de Ollama.

Configuración del entorno Ollama

  • Instalación y configuración de Ollama.
  • Trabajo con implementación de modelos locales.
  • Integración de Ollama con Python y Jupyter.

Uso de entradas multimodales

  • Integración de texto e imágenes.
  • Incorporación de audio y datos estructurados.
  • Diseño de flujos de trabajo de preprocesamiento.

Aplicaciones de comprensión de documentos

  • Extracción de información estructurada de PDFs e imágenes.
  • Combinación de OCR con modelos de lenguaje.
  • Construcción de flujos de trabajo inteligentes de análisis documental.

Respuesta visual a preguntas (VQA)

  • Configuración de conjuntos de datos y puntos de referencia para VQA.
  • Entrenamiento y evaluación de modelos multimodales.
  • Construcción de aplicaciones interactivas VQA.

Diseño de agentes multimodales

  • Principios del diseño de agentes con razonamiento multimodal.
  • Combinación de percepción, lenguaje y acción.
  • Implementación de agentes para casos de uso del mundo real.

Integración avanzada y optimización

  • Ajuste a medida de modelos multimodales con Ollama.
  • Optimización del rendimiento de inferencia.
  • Consideraciones sobre escalabilidad e implementación.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Sólida comprensión de los conceptos de aprendizaje automático.
  • Experiencia con frameworks de aprendizaje profundo como PyTorch o TensorFlow.
  • Familiaridad con procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora.

Público objetivo

  • Ingenieros de aprendizaje automático.
  • Investigadores de IA.
  • Desarrolladores de productos que integran flujos de trabajo de visión y texto.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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