Curso de Construyendo Modelos de IA Multimodales Personalizados con Frameworks de Código Abierto
La AI multimodal integra varios tipos de datos, como texto, imágenes y audio, para mejorar los modelos y aplicaciones de aprendizaje automático.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea u onsite) está orientada a desarrolladores avanzados de IA, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores que desean construir modelos personalizados de IA multimodal 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 modelos para la integración de texto, imágenes y audio.
- Deployar modelos de IA multimodal en aplicaciones del mundo real.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Programa del Curso
Introducción a la IA Multimodal
- Visión general de la IA multimodal y sus aplicaciones reales
- Desafíos en la integración de datos de texto, imagen y audio
- Investigación e innovaciones de vanguardia
Procesamiento de Datos y Ingeniería de Características
- Manejo de conjuntos de datos de texto, imagen y audio
- Técnicas de preprocesamiento para el aprendizaje multimodal
- Extracción de características y estrategias de fusión de datos
Creación de Modelos Multimodales con PyTorch y Hugging Face
- Introducción a PyTorch para el aprendizaje multimodal
- Uso de Hugging Face Transformers para tareas de NLP y visión
- Combinación de diferentes modalidades en un modelo AI unificado
Implementación de Fusión de Voz, Visión y Texto
- Integración de OpenAI Whisper para reconocimiento de voz
- Aplicación de DeepSeek-Vision para procesamiento de imágenes
- Técnicas de fusión para el aprendizaje intermodal
Entrenamiento y Optimización de Modelos AI Multimodales
- Estrategias de entrenamiento del modelo para IA multimodal
- Técnicas de optimización y ajuste de hiperparámetros
- Manejo de sesgos e mejora de la generalización del modelo
Implementación de IA Multimodal en Aplicaciones Reales
- Exportación de modelos para uso en producción
- Implementación de modelos AI en plataformas en la nube
- Monitoreo del rendimiento y mantenimiento del modelo
Temas Avanzados y Tendencias Futuras
- Aprendizaje zero-shot y few-shot en IA multimodal
- Consideraciones éticas y desarrollo responsable de AI
- Tendencias emergentes en la investigación de IA multimodal
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión sólida de los conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Experiencia con frameworks de IA como PyTorch o TensorFlow
- Familiaridad con el procesamiento de datos de texto, imágenes y audio
Áudito
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores
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Colaboración Humano-AI con Interfaces Multimodales
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de la IA multimodal y su impacto en la interacción humano-computadora.
- Diseñar y prototipar interfaces multimodales utilizando métodos de entrada impulsados por IA.
- Implementar tecnologías de reconocimiento de voz, control gestual y seguimiento ocular.
- Evaluar la efectividad y usabilidad de los sistemas multimodales.
Flujos de Trabajo Multimodales de LLM en Vertex AI
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Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a prácticos de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, construir y optimizar flujos de trabajo de IA multimodales en Vertex AI.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Aprovechar 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 imagen.
- Optimizar parámetros de la API Gemini para mejorar el rendimiento y la eficiencia en costos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos con flujos de trabajo multimodales.
- Ejercicios basados en proyectos para casos de uso aplicados multimodales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Agentes de IA Multi-Modal: Integrando Texto, Imagen y Voz
21 HorasEsta formación en vivo, dirigida por un instructor en México (en línea o presencial), está destinada a desarrolladores de IA intermedios y avanzados, investigadores e ingenieros multimedia que desean crear agentes de IA capaces de entender y generar contenido multi-modal.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Desarrollar agentes de IA que procesen e integren datos de texto, imágenes y voz.
- Implementar modelos multi-modales como GPT-4 Vision y Whisper ASR.
- Optimizar pipelines de AI multi-modal para eficiencia y precisión.
- Deploy agents of IA multi-modal en aplicaciones del mundo real.
Inteligencia Artificial Multimodal con DeepSeek: Integrando Texto, Imágenes y Audio
14 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en México (en línea o presencial) está destinado a investigadores, desarrolladores y científicos de datos con nivel intermedio a avanzado que desean aprovechar las capacidades multimodales de DeepSeek para el aprendizaje cruzado modal, la automatización de IA y la toma de decisiones avanzada.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Implementar la IA multimodal de DeepSeek para aplicaciones de texto, imagen y audio.
- Desarrollar soluciones de IA que integren varios tipos de datos para obtener insights más ricos.
- Optimizar y afinar los modelos de DeepSeek para el aprendizaje cruzado modal.
- Aplicar técnicas de IA multimodal a casos de uso del mundo real en la industria.
AI Multimodal para la Automatización Industrial y la Manufactura
21 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en México (en línea o presencial) está destinado 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, mantenimiento predictivo y robótica en fábricas inteligentes.
Al finalizar este entrenamiento, 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 el análisis de datos impulsado por IA.
- Aplicar visión por computadora para la detección de defectos y aseguramiento de calidad.
Inteligencia Artificial Multimodal para la Traducción en Tiempo Real
14 HorasEsta formación en vivo, dirigida por un instructor en México (en línea o presencial), está orientada a lingüistas de nivel intermedio, investigadores de IA, desarrolladores de software y profesionales empresariales que desean aprovechar la IA multimodal para traducciones en tiempo real y comprensión del lenguaje.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender las bases 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 utilizando APIs y marcos impulsados por IA.
- Integrar la traducción impulsada por IA en aplicaciones empresariales.
- Analizar las consideraciones éticas en el procesamiento del lenguaje impulsado por IA.
AI Multimodal: Integrando Sentidos para Sistemas Inteligentes
21 HorasEsta formación en vivo, dirigida por un instructor (en línea o presencial) en México, está destinada a investigadores de IA intermedios, científicos de datos y ingenieros de aprendizaje automático que desean 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 información.
- 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 datos multimodales.
AI Multimodal para la Creación de Contenido
21 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está destinada a creadores de contenido intermedios, artistas digitales y profesionales de medios que desean aprender cómo se puede aplicar la IA multimodal a diferentes formas de creación de contenido.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Utilizar herramientas de IA para mejorar la producción musical y de video.
- Generar arte visual único y diseños con IA.
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Multimodal AI para Finance
14 HorasEste curso en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) en México está diseñado para profesionales de finanzas intermedios, analistas de datos, gerentes de riesgos y ingenieros de IA que desean aprovechar la IA multimodal para el análisis de riesgos y detección de fraudes.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender cómo se aplica la IA multimodal en la gestión del riesgo financiero.
- Analizar datos financieros estructurados y no estructurados para detectar fraudes.
- Implementar modelos de AI para identificar anomalías y actividades sospechosas.
- Utilizar NLP y visión por computadora para el análisis de documentos financieros.
- Deployear modelos de detección de fraudes impulsados por IA en sistemas financieros reales.
IA Multimodal para la Salud
21 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud, investigadores médicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen aplicar AI multimodal en diagnósticos médicos y aplicaciones de atención sanitaria.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de la IA multimodal en la atención sanitaria actual.
- 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 de voz y lenguaje natural (NLP) para transcripción médica e interacción con pacientes.
Multimodal AI en Robotics
21 HorasEsta formación en vivo (en línea o presencial) impartida por un instructor está dirigida a ingenieros avanzados de robótica e investigadores de IA que desean 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 formación, los participantes podrán:
- Implementar sensores multimodales en sistemas robóticos.
- Desarrollar algoritmos de IA para la fusión de sensores y toma de decisiones.
- Crear robots que puedan realizar tareas complejas en entornos dinámicos.
- Abordar desafíos en el procesamiento en tiempo real y la actuación.
Inteligencia Artificial Multimodal para Asistentes Inteligentes y Agentes Virtuales
14 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está destinada a diseñadores de productos, ingenieros de software y profesionales de soporte al cliente de nivel principiante a intermedio que desean mejorar asistentes virtuales con IA multimodal.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender cómo la IA multimodal mejora los asistentes virtuales.
- Integrar el procesamiento de voz, texto e imágenes en asistentes impulsados por IA.
- Crear 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 la automatización impulsada por IA en soporte al cliente e interacción con el usuario.
AI Multimodal para Mejorar la Experiencia del Usuario
21 HorasEsta formación en directo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a diseñadores UX/UI de nivel intermedio y desarrolladores front-end que desean utilizar la Inteligencia Artificial Multimodal para diseñar e implementar interfaces de usuario que puedan entender y procesar diversas formas de entrada.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar interfaces multimodales que mejoren la interacción del usuario.
- Integrar reconocimiento de voz y visual en aplicaciones web y móviles.
- Utilizar datos multimodales para crear interfaces de usuario adaptativas y responsivas.
- Comprender las consideraciones éticas sobre la recopilación y procesamiento de datos del usuario.
Ingeniería de Prompt para IA Multimodal
14 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está orientada a profesionales avanzados de IA que desean mejorar sus habilidades en ingeniería de prompts para aplicaciones de IA multimodal.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender las bases de la IA multimodal y sus aplicaciones.
- Diseñar y optimizar prompts para la generación de texto, imagen, audio y video.
- Utilizar APIs para plataformas de IA multimodal como GPT-4, Gemini y DeepSeek-Vision.
- Desarrollar flujos de trabajo impulsados por IA que integren múltiples formatos de contenido.