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Temario del curso

Introducción a la IA Multimodal

  • Comprensión de los datos multimodales.
  • Conceptos y definiciones clave.
  • Historia y evolución del aprendizaje multimodal.

Procesamiento de Datos Multimodales

  • Recolección y preprocesamiento de datos.
  • Extracción de características a partir de diferentes modalidades.
  • Técnicas de fusión de datos.

Aprendizaje de Representaciones Multimodales

  • Aprendizaje de representaciones conjuntas.
  • Incrustaciones entre modalidades.
  • Aprendizaje por transferencia entre modalidades.

Alineación y Traducción Multimodal

  • Alineación de datos provenientes de múltiples modalidades.
  • Sistemas de recuperación entre modalidades.
  • Traducción entre modalidades (por ejemplo, texto a imagen, imagen a texto).

Razonamiento e Inferencia Multimodal

  • Lógica y razonamiento con datos multimodales.
  • Técnicas de inferencia en la IA multimodal.
  • Aplicaciones en respuestas a preguntas y toma de decisiones.

Modelos Generativos en la IA Multimodal

  • Redes Generativas Antagónicas (GANs) para datos multimodales.
  • Autoencoders Variacionales (VAEs) para generación entre modalidades.
  • Aplicaciones creativas de la IA generativa multimodal.

Técnicas de Fusión Multimodal

  • Métodos de fusión temprana, tardía e híbrida.
  • Mecanismos de atención en la fusión multimodal.
  • Fusión para una percepción e interacción robustas.

Aplicaciones de la IA Multimodal

  • Interacción humano-computadora multimodal.
  • IA en vehículos autónomos.
  • Aplicaciones en el sector salud (por ejemplo, imágenes médicas y diagnósticos).

Consideraciones Éticas y Desafíos

  • Sesgo y equidad en sistemas multimodales.
  • Preocupaciones de privacidad con datos multimodales.
  • Diseño y despliegue ético de sistemas de IA multimodal.

Temas Avanzados en la IA Multimodal

  • Transformadores multimodales.
  • Aprendizaje auto-supervisado en la IA multimodal.
  • El futuro del aprendizaje automático multimodal.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
  • Dominio de la programación en Python.
  • Familiaridad con el manejo y preprocesamiento de datos.

Público Objetivo

  • Investigadores de IA.
  • Científicos de datos.
  • Ingenieros de aprendizaje automático.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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