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Temario del curso

Introducción al aprendizaje multimodal

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

Comprensión de los Modelos de Lenguaje Grande

  • Arquitectura de los LLM más avanzados
  • Entrenamiento de LLM con datos multimodales
  • Estudios de caso: Aplicaciones exitosas de LLM 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 LLM

Desarrollo de aplicaciones de LLM multimodales

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

Evaluación y optimización de sistemas multimodales

  • Métricas de rendimiento para LLM multimodales
  • Estrategias de optimización para mejorar la precisión y eficiencia
  • Abordaje de sesgos y equidad en sistemas multimodales

Laboratorio práctico: Desarrollo 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 siguientes pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de aprendizaje automático y redes neuronales
  • Experiencia en programación con Python
  • Familiaridad con el preprocesamiento de datos para diversos tipos de datos (texto, imagen, audio)

Público objetivo

  • 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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