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Temario del curso

Introducción a la IA Multimodal

  • ¿Qué es la IA multimodal?
  • Desafíos clave y aplicaciones
  • Panorama general de los principales modelos multimodales

Procesamiento de texto y comprensión del lenguaje natural

  • Aprovechamiento de modelos de lenguaje grandes (LLMs) para agentes de IA basados en texto
  • Comprensión de la ingeniería de prompts para tareas multimodales
  • Ajuste fino de modelos de texto para aplicaciones específicas del dominio

Reconocimiento y generación de imágenes

  • Procesamiento de imágenes con IA: clasificación, etiquetado y detección de objetos
  • Generación de imágenes con modelos de difusión (Stable Diffusion, DALLE)
  • Integración de datos de imagen con modelos basados en texto

Procesamiento de voz y audio

  • Reconocimiento de voz con Whisper ASR
  • Técnicas de síntesis de texto a voz (TTS)
  • Mejora de la interacción del usuario con IA basada en voz

Integración de entradas multimodales

  • Construcción de tuberías (pipelines) de IA para procesar múltiples tipos de entrada
  • Técnicas de fusión para combinar datos de texto, imagen y voz
  • Aplicaciones del mundo real de los agentes de IA multimodales

Despliegue de Agentes de IA Multimodales

  • Construcción de soluciones de IA multimodal basadas en APIs
  • Optimización de modelos para rendimiento y escalabilidad
  • Mejores prácticas para el despliegue de IA multimodal en producción

Consideraciones éticas y tendencias futuras

  • Sesgo e imparcialidad en la IA multimodal
  • Preocupaciones sobre la privacidad con datos multimodales
  • Desarrollos futuros en IA multimodal

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático (machine learning)
  • Experiencia con programación en Python
  • Familiaridad con marcos de aprendizaje profundo (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch)

Público objetivo

  • Desarrolladores de IA
  • Investigadores
  • Ingenieros multimedia
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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