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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a la IA Multimodal y Ollama
- Visión general del aprendizaje multimodal
- Retos clave en la integración de visión y lenguaje
- Capacidades y arquitectura de Ollama
Configuración del Entorno de Ollama
- Instalación y configuración de Ollama
- Trabajo con despliegue local de modelos
- Integración de Ollama con Python y Jupyter
Trabajo con Entradas Multimodales
- Integración de texto e imagen
- Incorporación de audio y datos estructurados
- Diseño de flujos de preprocesamiento
Aplicaciones de Comprensión de Documentos
- Extracción de información estructurada de PDFs e imágenes
- Combina OCR con modelos de lenguaje
- Construcción de flujos de trabajo de análisis inteligente de documentos
Respuesta a Preguntas Visuales (VQA)
- Configuración de conjuntos de datos y benchmarks de VQA
- Entrenamiento y evaluación de modelos multimodales
- Construcción de aplicaciones interactivas de VQA
Diseño de Agentes Multimodales
- Principios de diseño de agentes con razonamiento multimodal
- Combinación de percepción, lenguaje y acción
- Despliegue de agentes para casos de uso del mundo real
Integración Avanzada y Optimización
- Afinación de modelos multimodales con Ollama
- Optimización del rendimiento de inferencia
- Consideraciones de escalabilidad y despliegue
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento sólido de conceptos de aprendizaje automático
- Experiencia con marcos de aprendizaje profundo como PyTorch o TensorFlow
- Familiaridad con el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora
Público Objetivo
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores de IA
- Desarrolladores de productos que integren flujos de trabajo de visión y texto