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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a los modelos multimodales Mistral
- Resumen de Mistral Medium y sus capacidades multimodales
- Modelos de OCR/documentos y casos de uso
- Integración con ecosistemas de código abierto
Pipelines de OCR y Visión
- Fundamentos de OCR con modelos Mistral
- Preprocesamiento de imágenes y documentos escaneados
- Extracción de texto estructurado de imágenes
Comprensión de Documentos
- Diseño de pipelines de NLP para documentos
- Reconocimiento de entidades, resumen y clasificación
- Vinculación entre modalidades de datos de texto y visión
Aplicaciones de Búsqueda y Conocimiento
- Sistemas de búsqueda de visión-texto
- Construcción de búsqueda semántica con salidas de OCR
- Repositorios de documentos empresariales
Aplicaciones Asistivas e Interactivas
- Diseño de UI para asistentes multimodales
- Aplicaciones de accesibilidad (p. ej., de visión a texto)
- Herramientas de productividad para el mundo real
Rendimiento y Optimización
- Escalar pipelines multimodales
- Ajuste del rendimiento de inferencia
- Evaluación de compensaciones entre precisión y eficiencia
Estudios de Caso y Futuras Direcciones
- Aplicaciones industriales de IA multimodal
- Tendencias de investigación en OCR e IA de documentos
- Consideraciones de IA responsable en tareas de visión-texto
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de procesamiento de lenguaje natural.
- Experiencia con Python y marcos de trabajo de ML.
- Conocimiento básico de visión por computadora.
Audiencia
- Equipos de producto.
- Investigadores de ML.
- Ingenieros de ML aplicados.
