Curso de Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents
Multimodal AI está transformando los asistentes virtuales al integrar inputs de texto, voz y visuales para experiencias de usuario más naturales e interactivas. Este curso explora cómo asistentes personales inteligentes impulsados por IA como ChatGPT, Google Assistant y Alexa utilizan capacidades multimodales para mejorar el compromiso y la capacidad de respuesta.
Esta capacitación en línea o presencial, impartida por un instructor, está dirigida a diseñadores de productos, ingenieros de software y profesionales de atención al cliente, desde nivel principiante hasta nivel intermedio, que desean mejorar los asistentes virtuales con IA multimodal.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender cómo la IA multimodal mejora los asistentes virtuales.
- Integrar el procesamiento de voz, texto e imágenes en asistentes impulsados por IA.
- Construir agentes conversacionales interactivos con capacidades de voz y visión.
- Utilizar APIs para reconocimiento de voz, NLP y visión por computadora.
- Implementar automatización impulsada por IA para atención al cliente e interacción con usuarios.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinar.
Programa del Curso
Introducción a Multimodal AI para asistentes inteligentes
- ¿Qué es la IA multimodal?
- Aplicaciones de IA multimodal en asistentes virtuales
- Descripción general de asistentes potenciados por IA (ChatGPT, Google Assistant, Alexa, etc.)
Comprendiendo Speech Recognition y NLP
- Conversión de voz a texto y de texto a voz
- Natural Language Processing (NLP) para IA conversacional
- Análisis de sentimientos y reconocimiento de intenciones
Integrando Computer Vision para asistentes inteligentes
- Reconocimiento de imágenes y detección de objetos
- Reconocimiento facial y detección de sentimientos
- Casos de uso: Agentes virtuales con capacidades visuales
Fusión multimodal: combinando voz, texto y visión
- Cómo la IA multimodal procesa múltiples inputs
- Diseñando interacciones sin solución de continuidad entre modalidades
- Estudios de caso: Agentes virtuales potenciados por IA con interfaces multimodales
Construyendo un asistente virtual multimodal
- Configurar un marco de IA conversacional
- Conectando APIs de reconocimiento de voz, NLP y visión
- Desarrollar un asistente inteligente prototipo
Implementación de asistentes impulsados por IA en aplicaciones del mundo real
- Integrar agentes virtuales en sitios web y aplicaciones móviles
- Automatización impulsada por IA para atención al cliente y experiencia de usuario
- Monitoreo y mejora del rendimiento del asistente de IA
Desafíos y consideraciones éticas
- Privacidad y seguridad de los datos en asistentes impulsados por IA
- Sesgo y equidad en las interacciones de IA
- Cumplimiento normativo para asistentes potenciados por IA
Tendencias futuras en Multimodal AI para asistentes inteligentes
- Avances en modelos de conversación impulsados por IA
- Personalización y aprendizaje adaptativo en agentes virtuales
- El papel en evolución de la IA en la interacción humano-computadora
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
Audiencia
- Diseñadores de productos
- Ingenieros de software
- Profesionales de atención al cliente
Requisitos previos
- Comprensión básica de IA y aprendizaje automático
- Experiencia en programación Python
- Familiaridad con APIs y servicios de IA en la nube
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Entender los conceptos básicos del aprendizaje multimodal y la fusión de datos.
- Implementar modelos multimodales utilizando DeepSeek, OpenAI, Hugging Face y PyTorch.
- Optimizar y ajustar modelos para la integración de texto, imagen y audio.
- Desplegar modelos de IA multimodales en aplicaciones del mundo real.
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- Desarrollar soluciones de IA que integren múltiples tipos de datos para obtener información más rica.
- Optimizar y ajustar modelos de DeepSeek para el aprendizaje cruzado.
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- Entender el papel de la IA multimodal en la automatización industrial.
- Integrar datos de sensores, reconocimiento de imágenes y monitoreo en tiempo real para fábricas inteligentes.
- Implementar mantenimiento predictivo utilizando análisis de datos impulsados por IA.
- Aplicar visión por computadora para la detección de defectos y la garantía de calidad.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender los fundamentos de la IA multimodal para el procesamiento de lenguaje.
- Utilizar modelos de IA para procesar y traducir voz, texto e imágenes.
- Implementar traducción en tiempo real utilizando APIs y marcos de trabajo impulsados por IA.
- Integrar traducción impulsada por IA en aplicaciones comerciales.
- Analizar consideraciones éticas en el procesamiento de lenguaje impulsado por IA.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios de la IA multimodal y sus aplicaciones.
- Implemente técnicas de fusión de datos para combinar diferentes tipos de datos.
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- Evaluar el rendimiento de los sistemas multimodales de IA.
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- Entender el papel de la IA multimodal en la atención médica moderna.
- Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnósticos impulsados por IA.
- Aplicar técnicas de IA para analizar imágenes médicas y registros de salud electrónicos.
- Desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico de enfermedades y las recomendaciones de tratamiento.
- Implementar procesamiento de voz y lenguaje natural (NLP) para la transcripción médica y la interacción con los pacientes.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Implementar la detección multimodal en sistemas robóticos.
- Desarrollar algoritmos de IA para la fusión de sensores y la toma de decisiones.
- Cree robots que puedan realizar tareas complejas en entornos dinámicos.
- Aborde los desafíos en el procesamiento y la actuación de datos en tiempo real.
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- Diseñe interfaces multimodales que mejoren la participación de los usuarios.
- Integre el reconocimiento visual y de voz en aplicaciones web y móviles.
- Utilice datos multimodales para crear interfaces de usuario adaptables y con capacidad de respuesta.
- Comprender las consideraciones éticas de la recopilación y el procesamiento de datos de los usuarios.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender los fundamentos de la IA multimodal y sus aplicaciones.
- Diseñar y optimizar mensajes para generación de texto, imagen, audio y video.
- Utilizar APIs para plataformas de IA multimodal como GPT-4, Gemini y DeepSeek-Vision.
- Desarrollar flujos de trabajo impulsados por IA que integren múltiples formatos de contenido.