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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
21 Horas
