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

Número de participantes


Precio por Participante​

Próximos cursos

Categorías Relacionadas