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Temario del curso

Introducción al aprendizaje multimodal

  • Visión general de la IA multimodal.
  • Desafíos en el procesamiento de datos multimodales.
  • Ventajas de los LLMs multimodales.

Comprensión de los modelos de lenguaje grande

  • Arquitectura de los LLMs de última generación.
  • Entrenamiento de LLMs con datos multimodales.
  • Casos de estudio: Aplicaciones exitosas de LLMs multimodales.

Procesamiento de datos multimodales

  • Técnicas de preprocesamiento de datos para texto, imagen y audio.
  • Extracción de características y aprendizaje de representaciones.
  • Integración de datos multimodales en LLMs.

Desarrollo de aplicaciones con LLMs multimodales

  • Diseño de interfaces de usuario para interacciones multimodales.
  • Uso de LLMs en asistentes virtuales y chatbots.
  • Creación de experiencias inmersivas mediante LLMs.

Evaluación y optimización de sistemas multimodales

  • Métricas de rendimiento para LLMs multimodales.
  • Estrategias de optimización para mejorar la precisión y la eficiencia.
  • Abordaje de la imparcialidad y la equidad en los sistemas multimodales.

Laboratorio práctico: Construcción de un proyecto con LLM multimodal

  • Configuración de un conjunto de datos multimodal.
  • Implementación de un LLM multimodal para un caso de uso específico.
  • Pruebas y refinamiento del sistema.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático y las redes neuronales.
  • Experiencia con la programación en Python.
  • Familiaridad con el preprocesamiento de datos para diversos tipos (texto, imagen, audio).

Audiencia

  • Científicos de datos.
  • Ingenieros de aprendizaje automático.
  • Desarrolladores de software.
  • Investigadores enfocados en IA y procesamiento del lenguaje natural.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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