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.
Testimonios (1)
Nuestro instructor, Yashank, era increíblemente conocedor. Adaptó el currículo para que se ajustara a lo que realmente necesitábamos aprender y tuvimos una excelente experiencia de aprendizaje con él. Su comprensión del dominio que estaba enseñando fue impresionante; compartió insights basados en experiencias reales y nos ayudó a resolver problemas reales que estábamos enfrentando en nuestro trabajo.
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
Curso - Multimodal AI for Enhanced User Experience
Traducción Automática