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Programa del Curso
Introducción a Multimodal AI
- Descripción general de la IA multimodal y aplicaciones del mundo real
- Desafíos en la integración de datos de texto, imagen y audio
- Investigación y avances de vanguardia
Procesamiento de datos y ingeniería de características
- Procesamiento de conjuntos de datos de texto, imagen y audio
- Técnicas de preprocessing para aprendizaje multimodal
- Estrategias de extracción de características y fusión de datos
Construcción de modelos multimodales con PyTorch y Hugging Face
- Introducción a PyTorch para aprendizaje multimodal
- Usando Transformers Hugging Face para tareas de NLP y visión
- Combinar diferentes modalidades en un modelo de IA unificado
Implementación de fusión de voz, visión y texto
- Integrando OpenAI Whisper para el reconocimiento de voz
- Aplicando DeepSeek-Vision para el procesamiento de imágenes
- Técnicas de fusión para el aprendizaje cruzado-modal
Entrenamiento y optimización de modelos Multimodal AI
- Estrategias de entrenamiento de modelos para IA multimodal
- Técnicas de optimización y ajuste de hiperparámetros
- Abordar el sesgo y mejorar la generalización del modelo
Desplegando Multimodal AI en aplicaciones del mundo real
- Exportar modelos para uso en producción
- Implementación de modelos de IA en plataformas en la nube
- Monitoreo del rendimiento y mantenimiento del modelo
Tópicos avanzados y tendencias futuras
- Aprendizaje de zero-shot y few-shot en IA multimodal
- Consideraciones éticas y desarrollo de IA responsable
- Tendencias emergentes en la investigación de IA multimodal
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Fuerte comprensión de los conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Experiencia con frameworks de IA como PyTorch o TensorFlow
- Familiaridad con el procesamiento de datos de texto, imagen y audio
Público
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores
21 Horas
