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Temario del curso

Introducción a la IA Multimodal

  • Panorama general de la IA multimodal y aplicaciones del mundo real
  • Desafíos en la integración de datos de texto, imagen y audio
  • Investigaciones y avances de última generación

Procesamiento de Datos e Ingeniería de Características

  • Manejo de conjuntos de datos de texto, imagen y audio
  • Técnicas de preprocesamiento para el aprendizaje multimodal
  • Estrategias de extracción de características y fusión de datos

Construcción de Modelos Multimodales con PyTorch y Hugging Face

  • Introducción a PyTorch para el aprendizaje multimodal
  • Uso de Transformadores de Hugging Face para tareas de PLN y visión por computadora
  • Combinación de diferentes modalidades en un modelo de IA unificado

Implementación de Fusión de Voz, Visión y Texto

  • Integración de OpenAI Whisper para reconocimiento de voz
  • Aplicación de DeepSeek-Vision para procesamiento de imágenes
  • Técnicas de fusión para el aprendizaje entre modalidades

Entrenamiento y Optimización de Modelos de IA Multimodales

  • Estrategias de entrenamiento de modelos para IA multimodal
  • Técnicas de optimización y ajuste de hiperparámetros
  • Abordaje del sesgo y mejora de la generalización del modelo

Despliegue de IA Multimodal en Aplicaciones del Mundo Real

  • Exportación de modelos para uso en producción
  • Despliegue de modelos de IA en plataformas en la nube
  • Monitoreo del rendimiento y mantenimiento del modelo

Temas Avanzados y Tendencias Futuras

  • Aprendizaje con pocos ejemplos y sin ejemplos (zero-shot y few-shot) en IA multimodal
  • Consideraciones éticas y desarrollo responsable de IA
  • Tendencias emergentes en la investigación de IA multimodal

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Sólida comprensión de los conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
  • Experiencia con marcos de IA como PyTorch o TensorFlow
  • Familiaridad con el procesamiento de datos de texto, imagen y audio

Audiencia

  • Desarrolladores de IA
  • Ingenieros de aprendizaje automático
  • Investigadores
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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