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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 Modelos de Lenguaje Grande
- Arquitectura de los LLM más avanzados.
- Entrenamiento de LLM con datos multimodales.
- Estudios de caso: aplicaciones exitosas de LLM multimodales.
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 la 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 la 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.
- Pruebas y refinamiento del sistema.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión del aprendizaje automático y las redes neuronales.
- Experiencia con la programación en Python.
- Familiaridad con el preprocesamiento de datos para varios tipos de datos (texto, imagen, audio).
Público objetivo
- Científicos de datos.
- Ingenieros de aprendizaje automático.
- Desarrolladores de software.
- Investigadores enfocados en IA y procesamiento del lenguaje natural.
14 Horas
