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Programa del Curso
Introducción a la Inteligencia Artificial Multimodal
- Comprendiendo los datos multimodales
- Conceptos y definiciones clave
- Historia y evolución del aprendizaje multimodal
Procesamiento de Datos Multimodales
- Colección y preprocesamiento de datos
- Extracción de características de diferentes modalidades
- Técnicas de fusión de datos
Aprendizaje de Representaciones Multimodales
- Aprendiendo representaciones conjuntas
- Embebimientos entre modalidades
- Transferencia de aprendizaje entre modalidades
Alineación y Traducción Multimodal
- Alineando datos de múltiples modalidades
- Sistemas de recuperación cruz-modal
- Traducción entre modalidades (por ejemplo, texto-a-imagen, imagen-a-texto)
Razonamiento e Inferencia Multimodal
- Lógica y razonamiento con datos multimodales
- Técnicas de inferencia en IA multimodal
- Aplicaciones en respuesta a preguntas y toma de decisiones
Modelos Generativos en Inteligencia Artificial Multimodal
- Redes Adversarias Generativas (GANs) para datos multimodales
- Autoencoder Variacionales (VAEs) para generación cruz-modal
- Aplicaciones creativas de IA multimodal generativa
Técnicas de Fusión Multimodal
- Métodos de fusión temprana, tardía e híbrida
- Mecanismos de atención en la fusión multimodal
- Fusión para percepción y interacción robusta
Aplicaciones de Inteligencia Artificial Multimodal
- Interacción humano-computadora multimodal
- IA en vehículos autónomos
- Aplicaciones en salud (por ejemplo, imagenología médica y diagnóstico)
Consideraciones Éticas y Desafíos
- Biases y equidad en sistemas multimodales
- Preocupaciones de privacidad con datos multimodales
- Diseño ético e implementación de sistemas de IA multimodal
Temas Avanzados en Inteligencia Artificial Multimodal
- Transformadores multimodales
- Aprendizaje auto-supervisado en IA multimodal
- El futuro del aprendizaje de máquinas multimodal
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
- Habilidad en programación con Python
- Familiaridad con el manejo y preprocesamiento de datos
Publico Objetivo
- Investigadores en inteligencia artificial
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
21 Horas