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Temario del curso

Introducción a la IA multimodal

  • Comprensión de los datos multimodales
  • Conceptos y definiciones clave
  • Historia y evolución del aprendizaje multimodal

Procesamiento de datos multimodales

  • Recolección y preprocesamiento de datos
  • Extracción de características de diferentes modalidades
  • Técnicas de fusión de datos

Aprendizaje de representaciones multimodales

  • Aprendizaje de representaciones conjuntas
  • Incrustaciones (embeddings) entre modalidades
  • Aprendizaje por transferencia entre modalidades

Alineación y traducción multimodales

  • Alineación de datos de múltiples modalidades
  • Sistemas de recuperación entre modalidades
  • Traducción entre modalidades (por ejemplo, de texto a imagen, de imagen a texto)

Razonamiento e inferencia multimodal

  • Lógica y razonamiento con datos multimodales
  • Técnicas de inferencia en IA multimodal
  • Aplicaciones en respuesta a preguntas y toma de decisiones

Modelos generativos en IA multimodal

  • Redes generativas adversarias (GAN) para datos multimodales
  • Autoencoders variacionales (VAE) para generación entre modalidades
  • Aplicaciones creativas de IA multimodal generativa

Técnicas de fusión multimodal

  • Métodos de fusión temprana, tardía e híbrida
  • Mecanismos de atención en la fusión multimodal
  • Fusión para una percepción e interacción robustas

Aplicaciones de la IA multimodal

  • Interacción multimodal entre humanos y computadoras
  • IA en vehículos autónomos
  • Aplicaciones en el sector de la salud (por ejemplo, imágenes médicas y diagnóstico)

Consideraciones éticas y desafíos

  • Sesgo y equidad en los sistemas multimodales
  • Preocupaciones de privacidad con datos multimodales
  • Diseño y despliegue éticos de sistemas de IA multimodal

Temas avanzados en IA multimodal

  • Transformers multimodales
  • Aprendizaje autosupervisado en IA multimodal
  • El futuro del aprendizaje automático multimodal

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Dominio del lenguaje de programación Python
  • Familiaridad con el manejo y la preprocesamiento de datos

Público objetivo

  • Investigadores de IA
  • Científicos de datos
  • Ingenieros de aprendizaje automático
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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