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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

Número de participantes


Precio por participante

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