Ingeniería de Prompts para IA Multimodal

Vertex AI ofrece herramientas avanzadas para el ajuste fino de modelos de gran escala y la gestión de prompts, permitiendo a desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión de los modelos, agilizar los flujos de trabajo de iteración y garantizar un rigor en la evaluación mediante bibliotecas y servicios integrados.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la confiabilidad de aplicaciones de IA generativa utilizando ajuste fino supervisado, control de versiones de prompts y servicios de evaluación en Vertex AI.

Al finalizar esta formación, los participantes estarán en capacidad de:

• Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a modelos Gemini en Vertex AI.
• Implementar flujos de trabajo de gestión de prompts, incluyendo control de versiones y pruebas.
• Aprovechar bibliotecas de evaluación para establecer puntos de referencia y optimizar el rendimiento de la IA.
• Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del curso

• Clase magistral interactiva y discusión.
• Prácticas guiadas con herramientas de ajuste fino y gestión de prompts de Vertex AI.
• Estudios de caso sobre optimización de modelos empresariales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo y presencial o en línea en Colombia, está dirigida a desarrolladores avanzados de IA, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores que deseen crear modelos de IA multimodal personalizados utilizando herramientas de código abierto.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del aprendizaje multimodal y la fusión de datos.
• Implementar modelos multimodales utilizando DeepSeek, OpenAI, Hugging Face y PyTorch.
• Optimizar y ajustar modelos para la integración de texto, imágenes y audio.
• Desplegar modelos de IA multimodal en aplicaciones del mundo real.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo y disponible en línea o presencial en Colombia, está dirigida a diseñadores de UI/UX, gestores de productos e investigadores en IA de nivel principiante a intermedio que deseen mejorar las experiencias de usuario a través de interfaces potenciadas por IA multimodal.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA multimodal y su impacto en la interacción humano-computadora.
• Diseñar y prototipar interfaces multimodales utilizando métodos de entrada impulsados por IA.
• Implementar tecnologías de reconocimiento de voz, control por gestos y seguimiento ocular.
• Evaluar la efectividad y usabilidad de los sistemas multimodales.

Vertex AI ofrece herramientas potentes para construir flujos de trabajo de LLM multimodales que integran datos de texto, audio e imagen en un solo pipeline. Con soporte para ventanas de contexto extendidas y parámetros de la API de Gemini, permite aplicaciones avanzadas en planificación, razonamiento e inteligencia cruzada entre modalidades.

Esta capacitación, impartida por un instructor y en vivo (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, construir y optimizar flujos de trabajo de IA multimodales en Vertex AI.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aprovechar los modelos de Gemini para entradas y salidas multimodales.
• Implementar flujos de trabajo de contexto extendido para razonamiento complejo.
• Diseñar pipelines que integren análisis de texto, audio e imagen.
• Optimizar los parámetros de la API de Gemini para mejorar el rendimiento y la eficiencia de costos.

Formato del curso

• Clases magistrales interactivas y discusiones.
• Laboratorios prácticos con flujos de trabajo multimodales.
• Ejercicios basados en proyectos para casos de uso multimodales aplicados.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigido a desarrolladores de IA, investigadores e ingenieros de multimedia de nivel intermedio a avanzado que deseen construir agentes de IA capaces de comprender y generar contenido multimodal.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar agentes de IA que procesen e integren datos de texto, imagen y voz.
• Implementar modelos multimodales como GPT-4 Vision y Whisper ASR.
• Optimizar pipelines de IA multimodal para mejorar la eficiencia y precisión.
• Desplegar agentes de IA multimodal en aplicaciones del mundo real.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a investigadores, desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen aprovechar las capacidades multimodales de DeepSeek para el aprendizaje entre modalidades, la automatización de procesos con IA y la toma de decisiones avanzada.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar la IA multimodal de DeepSeek para aplicaciones de texto, imagen y audio.
• Desarrollar soluciones de IA que integren múltiples tipos de datos para obtener información más rica.
• Optimizar y afinar los modelos de DeepSeek para el aprendizaje entre modalidades.
• Aplicar técnicas de IA multimodal a casos de uso industriales reales.

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Colombia (en línea o en sitio) está dirigido a ingenieros industriales, especialistas en automatización y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen aplicar la IA multimodal para el control de calidad, el mantenimiento predictivo y la robótica en fábricas inteligentes.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender el papel de la IA multimodal en la automatización industrial.
• Integrar datos de sensores, reconocimiento de imágenes y monitoreo en tiempo real para fábricas inteligentes.
• Implementar mantenimiento predictivo mediante análisis de datos impulsado por IA.
• Aplicar visión por computador para la detección de defectos y el aseguramiento de la calidad.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a lingüistas de nivel intermedio, investigadores en IA, desarrolladores de software y profesionales de negocios que deseen aprovechar la IA multimodal para la traducción y comprensión de idiomas en tiempo real.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la IA multimodal para el procesamiento de idiomas.
• Utilizar modelos de IA para procesar y traducir voz, texto e imágenes.
• Implementar traducción en tiempo real mediante APIs y frameworks impulsados por IA.
• Integrar la traducción asistida por IA en aplicaciones empresariales.
• Analizar las consideraciones éticas en el procesamiento de idiomas con IA.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor en Colombia (en línea o presencial), está dirigido a investigadores de IA, científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio que desean crear sistemas inteligentes capaces de procesar e interpretar datos multimodales.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la IA multimodal y sus aplicaciones.
• Implementar técnicas de fusión de datos para combinar diferentes tipos de información.
• Desarrollar y entrenar modelos capaces de procesar información visual, textual y auditiva.
• Evaluar el rendimiento de los sistemas de IA multimodal.
• Abordar las preocupaciones éticas y de privacidad relacionadas con los datos multimodales.

Esta capacitación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está diseñada para creadores de contenido de nivel intermedio, artistas digitales y profesionales de los medios que deseen aprender cómo aplicar la IA multimodal a diversas formas de creación de contenido.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Utilizar herramientas de IA para mejorar la producción musical y audiovisual.
• Generar obras de arte visual y diseños únicos con IA.
• Crear experiencias multimedia interactivas.
• Comprender el impacto de la IA en las industrias creativas.

Este curso, impartido por un instructor en formato en vivo Colombia (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de las finanzas de nivel intermedio, analistas de datos, gerentes de riesgo e ingenieros de IA que deseen aprovechar la IA multimodal para el análisis de riesgos y la detección de fraudes.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender cómo se aplica la IA multimodal en la gestión de riesgos financieros.
• Analizar datos financieros estructurados y no estructurados para la detección de fraudes.
• Implementar modelos de IA para identificar anomalías y actividades sospechosas.
• Aprovechar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la visión por computadora para el análisis de documentos financieros.
• Desplegar modelos de detección de fraudes impulsados por IA en sistemas financieros reales.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio a avanzado, investigadores médicos y desarrolladores de IA que deseen aplicar la IA multimodal en el diagnóstico médico y en aplicaciones sanitarias.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA multimodal en la atención sanitaria moderna.
• Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para el diagnóstico asistido por IA.
• Aplicar técnicas de IA para analizar imágenes médicas y registros de salud electrónicos.
• Desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico de enfermedades y las recomendaciones de tratamiento.
• Implementar el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para la transcripción médica y la interacción con los pacientes.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de robótica de nivel avanzado e investigadores en IA que deseen utilizar la IA multimodal para integrar diversos datos sensoriales y crear robots más autónomos y eficientes, con capacidad de ver, oír y tocar.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implementar percepción multimodal en sistemas robóticos.
• Desarrollar algoritmos de IA para fusión de sensores y toma de decisiones.
• Crear robots capaces de ejecutar tareas complejas en entornos dinámicos.
• Abordar los desafíos del procesamiento de datos en tiempo real y la actuación.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio) está dirigida a diseñadores de productos, ingenieros de software y profesionales de atención al cliente de nivel principiante a intermedio que deseen mejorar sus asistentes virtuales mediante IA multimodal.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender cómo la IA multimodal mejora los asistentes virtuales.
• Integrar el procesamiento de voz, texto e imagen en asistentes impulsados por IA.
• Construir agentes conversacionales interactivos con capacidades de voz y visión.
• Utilizar APIs para reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural (NLP) y visión por computadora.
• Implementar automatización impulsada por IA para soporte al cliente e interacción con usuarios.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a diseñadores UX/UI y desarrolladores front-end de nivel intermedio que deseen utilizar la IA multimodal para diseñar e implementar interfaces de usuario capaces de comprender y procesar diversos tipos de entrada.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Diseñar interfaces multimodales que mejoren la participación del usuario.
• Integrar reconocimiento de voz y visual en aplicaciones web y móviles.
• Utilizar datos multimodales para crear interfaces de usuario adaptables y responsivas.
• Comprender las consideraciones éticas sobre la recopilación y el procesamiento de datos del usuario.