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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 los Grandes Modelos de Lenguaje
- Arquitectura de los 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 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 del sesgo y la equidad en sistemas multimodales
Laboratorio práctico: construcción de un proyecto LLM multimodal
- Configuración de un conjunto de datos multimodal
- Implementación de un LLM multimodal para un caso de uso específico
- Prueba y refinamiento del sistema
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de aprendizaje automático y redes neuronales
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con el preprocesamiento de datos para distintos tipos de datos (texto, imagen, audio)
Público objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Desarrolladores de software
- Investigadores centrados en IA y procesamiento del lenguaje natural
14 Horas