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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 de datos y preprocesamiento
  • Extracción de características desde diferentes modalidades
  • Técnicas de fusión de datos

Aprendizaje de Representaciones Multimodales

  • Aprendizaje de representaciones conjuntas
  • Incrustaciones (embeddings) entre modalidades
  • Transferencia de aprendizaje entre modalidades

Alineación y Traducción Multimodal

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

Razonamiento e Inferencia Multimodal

  • Lógica y razonamiento con datos multimodales
  • Técnicas de inferencia en IA multimodal
  • Aplicaciones en respuestas a preguntas y toma de decisiones

Modelos Generativos en IA Multimodal

  • Redes Generativas Adversarias (GAN) para datos multimodales
  • Autoencoders Variacionales (VAE) para generación entre modalidades
  • Aplicaciones creativas de la IA generativa multimodal

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 el sector salud (por ejemplo, imagenología médica y diagnóstico)

Consideraciones Éticas y Desafíos

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

Temas Avanzados en IA Multimodal

  • Transformers multimodales
  • Aprendizaje auto-supervisado en IA multimodal
  • El futuro del aprendizaje automático multimodal

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Dominio de la programación en Python
  • Familiaridad con el manejo y preprocesamiento de datos

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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