Curso de Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems
La IA multimodal es un campo innovador que combina información de diversas entradas sensoriales para crear sistemas que comprenden e interactúan con el mundo de una manera más parecida a la humana.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA de nivel intermedio, científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático que deseen crear sistemas inteligentes que puedan procesar e interpretar datos multimodales.
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.
- Cree y entrene modelos que puedan procesar información visual, textual y auditiva.
- Evaluar el rendimiento de los sistemas multimodales de IA.
- Abordar las preocupaciones éticas y de privacidad relacionadas con los datos multimodales.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertar una cita.
Programa del Curso
Introducción a la IA multimodal
- Comprensión de los datos multimodales
- Conceptos clave y definiciones
- Historia y evolución del aprendizaje multimodal
Procesamiento de datos multimodal
- Recopilación y preprocesamiento de datos
- Extracción de características de diferentes modalidades
- Técnicas de fusión de datos
Aprendizaje de representación multimodal
- Aprendizaje de representaciones conjuntas
- Incrustaciones intermodales
- Transferir el aprendizaje entre modalidades
Alineación y traslación multimodal
- Alineación de datos de varias modalidades
- Sistemas de recuperación intermodales
- Traducción entre modalidades (p. ej., texto a imagen, imagen a texto)
Razonamiento multimodal e inferencia
- Lógica y razonamiento con datos multimodales
- Técnicas de inferencia en IA multimodal
- Aplicaciones en respuesta a preguntas y toma de decisiones
Modelos generativos en IA multimodal
- Redes generativas adversarias (GAN) para datos multimodales
- Autocodificadores variacionales (VAE) para la generación intermodal
- Aplicaciones creativas de la IA generativa multimodal
Técnicas de fusión multimodal
- Métodos de fusión temprana, tardía e híbrida
- Mecanismos de atención en la fusión multimodal
- Fusión para una percepción e interacción robustas
Aplicaciones de la IA multimodal
- Interacción multimodal hombre-ordenador
- IA en vehículos autónomos
- Aplicaciones sanitarias (p. ej., imágenes y diagnósticos médicos)
Consideraciones éticas y desafíos
- Sesgo y equidad en los sistemas multimodales
- Problemas de privacidad con los datos multimodales
- Diseño ético y despliegue de sistemas multimodales de IA
Temas avanzados en IA multimodal
- Transformadores multimodales
- Aprendizaje autosupervisado en IA multimodal
- El futuro del aprendizaje automático multimodal
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Competencia en Python programación
- Familiaridad con el manejo y preprocesamiento de datos
Audiencia
- Investigadores de IA
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
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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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- Comprender los fundamentos de la IA multimodal y su impacto en la interacción hombre-computadora.
- Diseñar y prototipar interfaces multimodales utilizando métodos de entrada impulsados por IA.
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- Implementar agentes de IA multimodales en aplicaciones del mundo real.
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- Implementar la IA multimodal de DeepSeek para aplicaciones de texto, imagen y audio.
- 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.
- Aplicar técnicas de IA multimodal a casos de uso de la industria del mundo real.
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- 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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- 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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- Utiliza herramientas de IA para mejorar la producción de música y vídeo.
- Genere arte visual y diseños únicos con IA.
- Crea experiencias multimedia interactivas.
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- Implementar modelos de IA para identificar anomalías y actividades sospechosas.
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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.
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- Implementar la detección multimodal en sistemas robóticos.
- Desarrollar algoritmos de IA para la fusión de sensores y la toma de decisiones.
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- Aborde los desafíos en el procesamiento y la actuación de datos en tiempo real.
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- Entender cómo la IA multimodal mejora los asistentes virtuales.
- Integrar el procesamiento de voz, texto e imagen en asistentes potentes con IA.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- 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.