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Temario del curso
Introducción a la IA Multimodal
- ¿Qué es la IA multimodal?
- Principales desafíos y aplicaciones
- Descripción general de los modelos multimodales líderes
Procesamiento de Texto y Comprensión del Lenguaje Natural
- Aprovechamiento de los LLM para agentes de IA basados en texto
- Comprensión de la ingeniería de prompts para tareas multimodales
- Ajuste fino (fine-tuning) de modelos de texto para aplicaciones específicas del dominio
Reconocimiento y Generación de Imágenes
- Procesamiento de imágenes con IA: clasificación, etiquetado y detección de objetos
- Generación de imágenes con modelos de difusión (Stable Diffusion, DALL-E)
- Integración de datos de imagen con modelos basados en texto
Procesamiento de Voz y Audio
- Reconocimiento de voz con Whisper ASR
- Técnicas de síntesis de texto a voz (TTS)
- Mejora de la interacción del usuario con IA basada en voz
Integración de Entradas Multimodales
- Construcción de pipelines (tuberías) de IA para procesar múltiples tipos de entrada
- Técnicas de fusión para combinar datos de texto, imagen y voz
- Aplicaciones del mundo real de los agentes de IA multimodal
Despliegue de Agentes de IA Multimodal
- Construcción de soluciones de IA multimodal impulsadas por APIs
- Optimización de modelos para rendimiento y escalabilidad
- Mejores prácticas para desplegar IA multimodal en producción
Consideraciones Éticas y Tendencias Futuras
- Sesgo e imparcialidad en la IA multimodal
- Preocupaciones sobre la privacidad con datos multimodales
- Desarrollos futuros en la IA multimodal
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con frameworks de aprendizaje profundo (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch)
Público Objetivo
- Desarrolladores de IA
- Investigadores
- Ingenieros multimedia
21 Horas
