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Temario del curso

Introducción a la IA multimodal para asistentes inteligentes

  • ¿Qué es la IA multimodal?
  • Aplicaciones de la IA multimodal en asistentes virtuales
  • Visión general de asistentes impulsados por IA (ChatGPT, Google Assistant, Alexa, etc.)

Comprensión del reconocimiento de voz y el PLN

  • Conversión de voz a texto y de texto a voz
  • Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para IA conversacional
  • Análisis de sentimiento y reconocimiento de intenciones

Integración de visión por computadora para asistentes inteligentes

  • Reconocimiento de imágenes y detección de objetos
  • Reconocimiento facial y detección de sentimientos
  • Casos de uso: Agentes virtuales con capacidades visuales

Fusión multimodal: Combinación de voz, texto y visión

  • Cómo la IA multimodal procesa múltiples entradas
  • Diseño de interacciones fluidas entre diferentes modalidades
  • Estudios de caso: Agentes virtuales impulsados por IA con interfaces multimodales

Desarrollo de un asistente virtual multimodal

  • Configuración de un marco de trabajo para IA conversacional
  • Conexión de APIs de reconocimiento de voz, PLN y visión
  • Desarrollo de un prototipo de asistente inteligente

Implementación de asistentes impulsados por IA en aplicaciones del mundo real

  • Integración de agentes virtuales en sitios web y aplicaciones móviles
  • Automatización impulsada por IA para la atención al cliente y la experiencia del usuario
  • Monitoreo y mejora del rendimiento de los asistentes de IA

Desafíos y consideraciones éticas

  • Privacidad y seguridad de los datos en asistentes impulsados por IA
  • Sesgo e imparcialidad en las interacciones de IA
  • Cumplimiento normativo para asistentes impulsados por IA

Tendencias futuras de la IA multimodal para asistentes inteligentes

  • Avances en modelos de conversación impulsados por IA
  • Personalización y aprendizaje adaptativo en agentes virtuales
  • El papel evolutivo de la IA en la interacción humano-computadora

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con programación en Python
  • Familiaridad con APIs y servicios de IA en la nube

Público objetivo

  • Diseñadores de productos
  • Ingenieros de software
  • Profesionales de atención al cliente
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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