Ingeniería de Prompts para IA Multimodal

Vertex AI ofrece herramientas avanzadas para el ajuste fino de grandes modelos y la gestión de prompts, permitiendo a desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión del modelo, agilizar los flujos de trabajo iterativos y garantizar una evaluación rigurosa mediante bibliotecas y servicios integrados.

Esta capacitación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la confiabilidad de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa utilizando ajuste fino supervisado, versionado de prompts y servicios de evaluación en Vertex AI.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a modelos Gemini en Vertex AI.
• Implementar flujos de trabajo de gestión de prompts, incluido el versionado y las pruebas.
• Aprovechar las bibliotecas de evaluación para comparar y optimizar el rendimiento de la IA.
• Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del Curso

• Clase magistral interactiva y discusión.
• Talleres prácticos con herramientas de ajuste fino y prompts de Vertex AI.
• Estudios de casos sobre la optimización de modelos empresariales.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel avanzado, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores que deseen construir modelos de IA multimodales personalizados utilizando frameworks de código abierto.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a diseñadores UI/UX, gerentes de producto e investigadores de IA de nivel principiante e intermedio que deseen mejorar la experiencia del usuario a través de interfaces potenciadas por IA multimodal.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 gestual y seguimiento ocular.
• Evaluar la eficacia y usabilidad de los sistemas multimodales.

Vertex AI ofrece herramientas potentes para construir flujos de trabajo con LLM multimodales que integran datos de texto, audio e imagen en una única tubería (pipeline). Con soporte para ventanas de contexto largas y parámetros de la API de Gemini, permite desarrollar aplicaciones avanzadas en planificación, razonamiento e inteligencia intermodal.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aprovechar los modelos Gemini para entradas y salidas multimodales.
• Implementar flujos de trabajo con contexto largo para razonamiento complejo.
• Diseñar tuberías 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

• Clase interactiva y debate.
• Talleres prácticos con flujos de trabajo multimodales.
• Ejercicios basados en proyectos para casos de uso multimodal aplicados.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA, investigadores e ingenieros multimedia de nivel intermedio a avanzado que deseen construir agentes de IA capaces de comprender y generar contenido multimodal.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 los flujos de trabajo de IA multimodal para lograr mayor eficiencia y precisión.
• Desplegar agentes de IA multimodal en aplicaciones del mundo real.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida 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 esta formación, los participantes serán capaces 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 el análisis de datos impulsado por IA.
• Aplicar la visión por computadora para la detección de defectos y la garantía de calidad.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la IA multimodal para el procesamiento del lenguaje.
• Utilizar modelos de IA para procesar y traducir voz, texto e imágenes.
• Implementar traducción en tiempo real utilizando API y frameworks potenciados por IA.
• Integrar la traducción impulsada por IA en aplicaciones empresariales.
• Analizar consideraciones éticas en el procesamiento del lenguaje con IA.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Uruguay (online o presencial) está dirigida 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 esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la IA multimodal y sus aplicaciones.
• Implementar técnicas de fusión de datos para combinar diferentes tipos de datos.
• Construir y entrenar modelos que puedan 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 formación presencial impartida por un instructor en Uruguay (en línea o in situ) está dirigida a creadores de contenido, artistas digitales y profesionales de los medios de nivel intermedio que deseen aprender cómo aplicar la IA multimodal a distintas formas de creación de contenido.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo y presencial en Uruguay (online o in situ) está dirigida a profesionales financieros de nivel intermedio, analistas de datos, gestores de riesgos e ingenieros de IA que deseen aprovechar la IA multimodal para el análisis de riesgos y la detección de fraudes.

Al finalizar esta formación, 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 basados en IA en sistemas financieros reales.

Esta capacitación en vivo con instructores en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, investigadores médicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen aplicar la IA multimodal en diagnósticos médicos y aplicaciones sanitarias.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA multimodal en la salud moderna.
• Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnósticos impulsados por IA.
• Aplicar técnicas de IA para analizar imágenes médicas y registros electrónicos de salud.
• Desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico de enfermedades y recomendaciones de tratamiento.
• Implementar procesamiento del habla y lenguaje natural (NLP) para la transcripción médica y la interacción con pacientes.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar la detección multimodal en sistemas robóticos.
• Desarrollar algoritmos de IA para la fusión de sensores y la toma de decisiones.
• Crear robots que puedan realizar tareas complejas en entornos dinámicos.
• Abordar desafíos en el procesamiento de datos en tiempo real y la actuación.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está destinada a diseñadores de productos e ingenieros de software de nivel principiante a intermedio, así como a profesionales del soporte al cliente que deseen potenciar los asistentes virtuales con IA multimodal.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está orientada a diseñadores UX/UI y desarrolladores front-end de nivel intermedio que deseen utilizar IA multimodal para diseñar e implementar interfaces de usuario capaces de comprender y procesar diversas formas de entrada.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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