Contacta con nosotros

Temario 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 Multimodales

  • Recolección y procesamiento previo de datos
  • Extracción de características de diferentes modalidades
  • Técnicas de fusión de datos

Aprendizaje de Representaciones Multimodales

  • Aprendizaje de representaciones conjuntas
  • Incrustaciones (embeddings) intermodales
  • Aprendizaje por transferencia entre modalidades

Alineación y Traducción Multimodal

  • Alineación de datos de múltiples modalidades
  • Sistemas de recuperación intermodal
  • Traducción entre modalidades (por ejemplo, de texto a imagen, de imagen a texto)

Razonamiento e Inferencia Multimodal

  • 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 Antagónicas (GAN) para datos multimodales
  • Autoencoding variacional (VAE) para generación intermodal
  • Aplicaciones creativas de la IA multimodal generativa

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 humano-computadora multimodal
  • IA en vehículos autónomos
  • Aplicaciones en salud (por ejemplo, imágenes médicas y diagnósticos)

Consideraciones Éticas y Desafíos

  • Sesgo y equidad en los sistemas multimodales
  • Preocupaciones de privacidad con datos multimodales
  • Diseño y despliegue ético de sistemas de IA multimodal

Temas Avanzados en IA Multimodal

  • Transformadores multimodales
  • Aprendizaje no supervisado en IA multimodal
  • El futuro del aprendizaje automático multimodal

Resumen y Siguientes Pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
  • Dominio de la programación en Python
  • Familiaridad con la gestión y el procesamiento previo de datos

Audiencia objetivo

  • Investigadores de IA
  • Científicos de datos
  • Ingenieros de aprendizaje automático
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas