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Temario del curso

Introducción al aprendizaje multimodal

  • Visión general de la IA multimodal
  • Desafíos en el procesamiento de datos multimodales
  • Ventajas de los LLM multimodales

Comprensión de los Modelos de Lenguaje Grande

  • Arquitectura de los LLM de vanguardia
  • Entrenamiento de LLM con datos multimodales
  • Casos de estudio: aplicaciones exitosas de LLM multimodales

Procesamiento de datos multimodales

  • Técnicas de preprocesamiento de datos para texto, imagen y audio
  • Extracción de características y aprendizaje de representación
  • Integración de datos multimodales en LLM

Desarrollo de aplicaciones LLM multimodales

  • Diseño de interfaces de usuario para la interacción multimodal
  • LLM en asistentes virtuales y chatbots
  • Creación de experiencias inmersivas con LLM

Evaluación y optimización de sistemas multimodales

  • Métricas de rendimiento para LLM multimodales
  • Estrategias de optimización para mejorar la precisión y eficiencia
  • Abordar el sesgo y la equidad en los sistemas multimodales

Laboratorio práctico: construcción de un proyecto LLM multimodal

  • Configuración de un conjunto de datos multimodal
  • Implementación de un LLM multimodal para un caso de uso específico
  • Pruebas y refinamiento del sistema

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos de aprendizaje automático y redes neuronales
  • Experiencia con programación en Python
  • Familiaridad con el preprocesamiento de datos para diferentes tipos (texto, imagen, audio)

Audiencia objetivo

  • Científicos de datos
  • Ingenieros de aprendizaje automático
  • Desarrolladores de software
  • Investigadores especializados en IA y procesamiento del lenguaje natural
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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