Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción al Aprendizaje Multimodal

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

Comprensión de Grandes Modelos de Lenguaje

  • Arquitectura de LLM de última generación.
  • Entrenamiento de LLM con datos multimodales.
  • Casos de estudio: Aplicaciones exitosas de LLM multimodal.

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 LLM.

Desarrollo de Aplicaciones con LLM Multimodal

  • Diseño de interfaces de usuario para interacción multimodal.
  • Uso de LLM en asistentes virtuales y chatbots.
  • Creación de experiencias inmersivas con LLM.

Evaluación y Optimización de Sistemas Multimodales

  • Métricas de rendimiento para LLM multimodal.
  • Estrategias de optimización para mejorar la precisión y eficiencia.
  • Abordar el sesgo y la equidad en 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 aprendizaje automático y redes neuronales.
  • Experiencia con programación en Python.
  • Familiaridad con el preprocesamiento de datos para varios tipos (texto, imagen, audio).

Público Objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas