Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción a la IA Multimodal

  • Comprensión de datos multimodales
  • Conceptos clave y definiciones
  • Historia y evolución del aprendizaje multimodal

Procesamiento de Datos Multimodales

  • Recolección y procesamiento previo de datos
  • Extracción de características de diferentes modalidades
  • Técnicas de fusión de datos

Aprendizaje de Representaciones Multimodales

  • Aprendizaje de representaciones conjuntas
  • Embebedores entre modalidades (cross-modal embeddings)
  • Aprendizaje por transferencia entre modalidades

Alineación y Traducción Multimodal

  • Alineamiento de datos de múltiples modalidades
  • Sistemas de recuperación entre modalidades (cross-modal retrieval)
  • 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 respuesta a preguntas y toma de decisiones

Modelos Generativos en IA Multimodal

  • Redes Generativas Adversarias (GANs) para datos multimodales
  • Autoencoders Variacionales (VAEs) 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 salud (por ejemplo, imágenes médicas y diagnóstico)

Consideraciones Éticas y Desafíos

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

Temas Avanzados en IA Multimodal

  • Transformers multimodales
  • Aprendizaje autovigilado (self-supervised learning) en IA multimodal
  • El futuro del aprendizaje automático multimodal

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
  • Domnio de la programación en Python
  • Familiaridad con el manejo y procesamiento previo de datos

Público Objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas