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Temario del curso
Introducción a la IA Multimodal
- ¿Qué es la IA multimodal?
- Desafíos clave y aplicaciones
- Panorama general de los modelos multimodales líderes
Procesamiento de Texto y Comprensión del Lenguaje Natural
- Aprovechamiento de LLMs para agentes de IA basados en texto
- Comprensión de la ingeniería de prompts para tareas multimodales
- Ajuste fino de modelos de texto para aplicaciones específicas del dominio
Reconocimiento y Generación de Imágenes
- Procesamiento de imágenes con IA: clasificación, generación de descripciones y detección de objetos
- Generación de imágenes con modelos de difusión (Stable Diffusion, DALLE)
- Integración de datos de imagen con modelos basados en texto
Procesamiento de Voz y Audio
- Reconocimiento automático de voz con Whisper ASR
- Técnicas de síntesis de texto a voz (TTS)
- Mejora de la interacción del usuario con IA basada en voz
Integración de Entradas Multimodales
- Construcción de flujos de trabajo de IA para procesar múltiples tipos de entradas
- Técnicas de fusión para combinar datos de texto, imagen y voz
- Aplicaciones del mundo real de agentes de IA multimodales
Despliegue de Agentes de IA Multimodales
- Construcción de soluciones de IA multimodal impulsadas por API
- Optimización de modelos para rendimiento y escalabilidad
- Mejores prácticas para desplegar IA multimodales en producción
Consideraciones Éticas y Tendencias Futuras
- Sesgo y equidad en la IA multimodal
- Preocupaciones sobre privacidad con datos multimodales
- Desarrollos futuros en IA multimodal
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con frameworks de aprendizaje profundo (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch)
Público objetivo
- Desarrolladores de IA
- Investigadores
- Ingenieros multimedia
21 Horas
