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Temario del curso
Introducción a la IA Multimodal
- ¿Qué es la IA multimodal?
- Desafíos clave y aplicaciones
- Resumen de los principales modelos multimodales
Procesamiento de Texto y Comprensión del Lenguaje Natural
- Aprovechamiento de LLM para agentes de IA basados en texto
- Comprensión de la ingeniería de instrucciones para tareas multimodales
- Ajuste fino de modelos de texto para aplicaciones específicas del dominio
Reconocimiento y Generación de Imágenes
- Procesamiento de imágenes con IA: clasificación, etiquetado y detección de objetos
- Generación de imágenes con modelos de difusión (Stable Diffusion, DALLE)
- Integración de datos de imágenes con modelos basados en texto
Procesamiento de Voz y Audio
- Reconocimiento de voz con Whisper ASR
- Técnicas de síntesis de voz a texto (TTS)
- Mejora de la interacción con usuarios mediante IA basada en voz
Integración de Entradas Multimodales
- Construcción de canalizaciones de IA para procesar múltiples tipos de entrada
- Técnicas de fusión para combinar datos de texto, imagen y voz
- Aplicaciones del mundo real de agentes de IA multimodal
Implementación de Agentes de IA Multimodal
- Construcción de soluciones de IA multimodal impulsadas por APIs
- Optimización de modelos para rendimiento y escalabilidad
- Mejores prácticas para implementar IA multimodal en entornos de producción
Consideraciones Éticas y Tendencias Futuras
- Sesgo y equidad en la IA multimodal
- Preocupaciones de privacidad con datos multimodales
- Desarrollos futuros en IA multimodal
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con marcos de aprendizaje profundo (p. ej., TensorFlow, PyTorch)
Público objetivo
- Desarrolladores de IA
- Investigadores
- Ingenieros multimedia
21 Horas
