IA multimodal para asistentes inteligentes y agentes virtuales

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA avanzados, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores que deseen construir modelos de IA multimodales personalizados utilizando frameworks de código abierto.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a diseñadores UI/UX, gerentes de producto e investigadores de IA con nivel principiante a intermedio que desean mejorar las experiencias de usuario mediante interfaces multimodales potenciadas por IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la IA multimodal y su impacto en la interacción hombre-máquina.
• 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 eficacia y la usabilidad de los sistemas multimodales.

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean 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 Gemini para entradas y salidas multimodales.
• Implementar flujos de trabajo de contexto largo para razonamientos complejos.
• Diseñar canalizaciones que integren análisis de texto, audio e imágenes.
• Optimizar los parámetros de la API Gemini para mejorar el rendimiento y la eficiencia en costos.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está orientada 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 serán capaces de:

• 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 los flujos de trabajo de IA multimodal para mejorar la eficiencia y precisión.
• Desplegar agentes de IA multimodales en aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a investigadores, desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen aprovechar las capacidades multimodales de DeepSeek para el aprendizaje cruzado modal, la automatización de 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 insights más ricos.
• Optimizar y ajustar finamente los modelos de DeepSeek para el aprendizaje cruzado modal.
• Aplicar técnicas de IA multimodal a casos de uso reales de la industria.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 utilizando análisis de datos impulsado por IA.
• Aplicar visión por computadora para la detección de defectos y la garantía de calidad.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a lingüistas intermedios, investigadores de inteligencia artificial, desarrolladores de software y profesionales de negocios que deseen 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 basada en IA en aplicaciones empresariales.
• Analizar las consideraciones éticas en el procesamiento del lenguaje con IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (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 serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA multimodal y sus aplicaciones.
• Implementar técnicas de fusión de datos para combinar diferentes tipos de datos.
• Construir 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 Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a creadores de contenido de nivel intermedio, artistas digitales y profesionales de los medios que desean aprender cómo se puede aplicar la IA multimodal a diversas formas de creación de contenido.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector financiero 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 fraudes.

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 detectar fraudes.
• Implementar modelos de IA para identificar anomalías y actividades sospechosas.
• Aprovechar el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la visión por ordenador para el análisis de documentos financieros.
• Desplegar modelos de detección de fraudes impulsados por IA en sistemas financieros reales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio a avanzado, investigadores médicos y desarrolladores de IA que desean aplicar la IA multimodal en diagnósticos médicos y aplicaciones de atención sanitaria.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 expedientes 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 los pacientes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica y investigadores de IA de nivel avanzado que deseen utilizar la IA multimodal para integrar diversos datos sensoriales y crear robots más autónomos y eficientes que puedan ver, escuchar y tocar.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a diseñadores de UX/UI y desarrolladores front-end de nivel intermedio que desean utilizar IA multimodal para diseñar e implementar interfaces de usuario capaces de comprender y procesar diversas formas de entrada.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar interfaces multimodales que mejoren el compromiso del usuario.
• Integrar el reconocimiento de voz e imágenes en aplicaciones web y móviles.
• Utilizar datos multimodales para crear interfaces de usuario adaptativas y responsivas.
• Comprender las consideraciones éticas sobre la recopilación y el procesamiento de datos del usuario.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubic> (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de IA de nivel avanzado que deseen mejorar sus habilidades de ingeniería de prompts para aplicaciones de IA multimodal.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la IA multimodal y sus aplicaciones.
• Diseñar y optimizar prompts para la generación de texto, imágenes, audio y video.
• Utilizar APIs de plataformas de IA multimodal como GPT-4, Gemini y DeepSeek-Vision.
• Desarrollar flujos de trabajo impulsados por IA que integren múltiples formatos de contenido.