Ingeniería de Prompts para IA Multimodal

Vertex AI proporciona herramientas avanzadas para el ajuste fino de modelos grandes y la gestión de indicaciones, permitiendo a desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión del modelo, agilizar los flujos de trabajo iterativos y garantizar un riguroso análisis mediante bibliotecas y servicios integrados.

Esta formación presencial en vivo (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la confiabilidad de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa utilizando el ajuste fino supervisado, el control de versiones de indicaciones y los servicios de análisis en Vertex AI.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a los modelos Gemini en Vertex AI.
• Implementar flujos de trabajo de gestión de indicaciones, incluyendo el control de versiones y las pruebas.
• Utilizar bibliotecas de análisis para realizar comparaciones de rendimiento y optimizar la capacidad de la inteligencia artificial.
• Desplegar y monitorear los modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates.
• Laboratorios prácticos con herramientas de ajuste fino y gestión de indicaciones de Vertex AI.
• Estudios de caso sobre la optimización de modelos empresariales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel avanzado, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores que desean construir modelos de IA multimodales personalizados utilizando marcos de código abierto.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del aprendizaje multimodal y la fusión de datos.
• Implementar modelos multimodales utilizando DeepSeek, OpenAI, Hugging Face y PyTorch.
• Optimizar y ajustar los modelos para la integración de texto, imagen y audio.
• Desplegar modelos de IA multimodales en aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo y presencial en Costa Rica (en línea o in situ) está dirigida a diseñadores de UI/UX, gerentes de producto e investigadores de IA de nivel principiante a intermedio que desean mejorar las experiencias de usuario mediante interfaces potenciadas por IA multimodal.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA multimodal y su impacto en la interacción entre humanos y computadoras.
• Diseñar y crear prototipos de interfaces multimodales utilizando métodos de entrada impulsados por IA.
• Implementar tecnologías de reconocimiento de voz, control por gestos y seguimiento ocular.
• Evaluar la efectividad y la usabilidad de los sistemas multimodales.

Vertex AI ofrece herramientas potentes para construir flujos de trabajo de LLM multimodal que integran datos de texto, audio e imagen en una sola canalización. Con el soporte de ventanas de contexto largo y los parámetros de la API de Gemini, permite el desarrollo de aplicaciones avanzadas en planificación, razonamiento e inteligencia multimodal.

Esta formación en vivo y con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, construir y optimizar flujos de trabajo de IA multimodal en Vertex AI.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aprovechar los modelos de Gemini para entradas y salidas multimodales.
• Implementar flujos de trabajo de contexto largo para razonamiento complejo.
• Diseñar canalizaciones que integren el análisis de texto, audio e imagen.
• Optimizar los parámetros de la API de Gemini para mejorar el rendimiento y la eficiencia de costos.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con flujos de trabajo multimodales.
• Ejercicios basados en proyectos para casos de uso multimodal aplicados.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, investigadores e ingenieros multimedia de nivel intermedio a avanzado que deseen construir agentes de IA capaces de comprender y generar contenido multimodal.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar agentes de IA que procesen e integren datos de texto, imagen y voz.
• Implementar modelos multimodales como GPT-4 Vision y Whisper ASR.
• Optimizar las canalizaciones de IA multimodal para mayor eficiencia y precisión.
• Implementar agentes de IA multimodal en aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a investigadores, desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean aprovechar las capacidades multimodales de DeepSeek para el aprendizaje intermodal, la automatización de la IA y la toma de decisiones avanzada.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 análisis más ricos y detallados.
• Optimizar y ajustar finamente los modelos de DeepSeek para el aprendizaje intermodal.
• Aplicar técnicas de IA multimodal a casos de uso reales en la industria.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros industriales, especialistas en automatización y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen aplicar la IA multimodal para el control de calidad, el mantenimiento predictivo y la robótica en fábricas inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA multimodal en la automatización industrial.
• Integrar datos de sensores, reconocimiento de imágenes y monitoreo en tiempo real para fábricas inteligentes.
• Implementar mantenimiento predictivo mediante análisis de datos impulsado por IA.
• Aplicar la visión por computadora para la detección de defectos y el aseguramiento de la calidad.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a lingüistas de nivel intermedio, investigadores de IA, desarrolladores de software y profesionales de negocios que desean aprovechar la IA multimodal para la traducción y la comprensión del lenguaje en tiempo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la IA multimodal para el procesamiento del lenguaje.
• Utilizar modelos de IA para procesar y traducir voz, texto e imágenes.
• Implementar traducción en tiempo real mediante APIs y marcos de trabajo impulsados por IA.
• Integrar la traducción impulsada por IA en aplicaciones empresariales.
• Analizar las consideraciones éticas en el procesamiento del lenguaje con IA.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a investigadores de IA, científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio que deseen crear sistemas inteligentes capaces de procesar e interpretar datos multimodales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la IA multimodal y sus aplicaciones.
• Implementar técnicas de fusión de datos para combinar diferentes tipos de datos.
• Desarrollar y entrenar modelos que puedan procesar información visual, textual y auditiva.
• Evaluar el rendimiento de los sistemas de IA multimodal.
• Abordar las preocupaciones éticas y de privacidad relacionadas con los datos multimodales.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a creadores de contenido de nivel intermedio, artistas digitales y profesionales de los medios que deseen aprender cómo se puede aplicar la IA multimodal a distintas formas de creación de contenido.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Utilizar herramientas de IA para mejorar la producción de música y video.
• Generar arte visual y diseños únicos con IA.
• Crear experiencias multimedia interactivas.
• Comprender el impacto de la IA en las industrias creativas.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de las finanzas de nivel intermedio, analistas de datos, gestores de riesgos e ingenieros de IA que deseen aprovechar la IA multimodal para el análisis de riesgos y la detección de fraude.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender cómo se aplica la IA multimodal en la gestión de riesgos financieros.
• Analizar datos financieros estructurados y no estructurados para la detección de fraudes.
• Implementar modelos de IA para identificar anomalías y actividades sospechosas.
• Aprovechar el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la visión por computadora para el análisis de documentos financieros.
• Implementar modelos de detección de fraudes basados en IA en sistemas financieros del mundo real.

Esta formación en vivo y con instructores en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, investigadores médicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen aplicar la IA multimodal en el diagnóstico médico y en aplicaciones de atención médica.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA multimodal en la atención médica moderna.
• Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnósticos impulsados por IA.
• Aplicar técnicas de IA para analizar imágenes médicas y registros electrónicos de salud.
• Desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico de enfermedades y recomendaciones de tratamiento.
• Implementar procesamiento del habla y lenguaje natural (NLP) para la transcripción médica y la interacción con el paciente.

Esta formación en vivo y con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel avanzado e investigadores en IA que deseen utilizar la IA multimodal para integrar diversos datos sensoriales y crear robots más autónomos y eficientes que puedan ver, oír y tocar.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar la percepción multimodal en sistemas robóticos.
• Desarrollar algoritmos de IA para la fusión de sensores y la toma de decisiones.
• Crear robots capaces de realizar tareas complejas en entornos dinámicos.
• Abordar los desafíos en el procesamiento de datos en tiempo real y la actuación.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a diseñadores de productos, ingenieros de software y profesionales de atención al cliente de nivel principiante a intermedio que deseen mejorar sus asistentes virtuales incorporando IA multimodal.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender cómo la IA multimodal mejora a los asistentes virtuales.
• Integrar el procesamiento de voz, texto e imágenes en asistentes impulsados por IA.
• Construir agentes conversacionales interactivos con capacidades de voz y visión.
• Utilizar APIs para reconocimiento de voz, PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural) y visión por computadora.
• Implementar automatización impulsada por IA para la atención al cliente y la interacción con los usuarios.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o en persona) está dirigida a diseñadores de UX/UI y desarrolladores de front-end de nivel intermedio que deseen utilizar la IA multimodal para diseñar e implementar interfaces de usuario capaces de comprender y procesar diversos tipos de entrada.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar interfaces multimodales que mejoren la participación del usuario.
• Integrar reconocimiento de voz e imágenes en aplicaciones web y móviles.
• Utilizar datos multimodales para crear interfaces de usuario (UI) adaptables y responsivas.
• Comprender las consideraciones éticas relacionadas con la recopilación y el procesamiento de datos de los usuarios.