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Temario del curso

Introducción a la IA multimodal

  • ¿En qué consiste exactamente la IA multimodal?
  • Dificultades principales y usos potenciales en el mercado actual
  • Resumen de modelos punteros en este ámbito especializado

Procesamiento textual y comprensión lingüística natural

  • Empleo estratégico de modelos LLM para crear agentes orientados al texto.
  • Conceptos esenciales sobre ingeniería de prompts en contextos multimodales.
  • Ajuste fino de modelos lingüísticos conforme a áreas de aplicación específicas.

Reconocimiento y generación de imágenes mediante inteligencia artificial

  • Uso de algoritmos automáticos para categorizar, describir o identificar objetos dentro de fotografías.
  • Creación visual a partir de técnicas innovadoras de difusión (Stable Diffusion, DALL·E).
  • Conexión sinérgica entre material gráfico e instrucciones textuales.

Análisis y transformación acústica

  • Identificación precisa del habla gracias a Whisper ASR.
  • Procedimientos actuales para convertir palabras escritas en audio sintetizado.
  • Incremento de la interactividad mediante interfaces basadas exclusivamente en voz.

Combinación coordinada de distintos tipos de entrada

  • Elaboración lógica y secuencial de rutinas informáticas ante flujos híbridos de datos.
  • Estrategias de fusión para unir material textual, pictórico y sonoro en un mismo entorno digital.
  • Proyectos representativos donde la IA multimodal ha marcado una verdadera diferencia práctica.

Implementación funcional de estos agentes inteligentes

  • Diseño e integración de APIs para soportar la comunicación entre varios subsistemas multimodales.
  • Calibración técnica de algoritmos con el objetivo de optimizar rendimiento y capacidad de escalado.
  • Directrices prácticas para un despliegue seguro en entornos productivos del mercado.

Aspectos éticos y tendencias futuras

  • Distorsiones inherentes al tratamiento automático de estímulos visuales, auditivos y lingüísticos y cómo mitigarlas.
  • Riesgos potenciales para la privacidad derivados del uso intensivo e indiscriminado de tales plataformas multimodales.
  • Predicciones verosímiles acerca de innovaciones en el área de la IA multimodal.

Conclusión y posibles pasos subsiguientes

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre fundamentos del aprendizaje automático
  • Experiencia previa programando en Python
  • Familiaridad con entornos de desarrollo para el aprendizaje profundo (por ejemplo, TensorFlow o PyTorch)

Público objetivo

  • Desarrolladores especializados en IA
  • Investigadores en el ámbito de la inteligencia artificial
  • Ingenieros encargados del desarrollo multimedia
 21 Horas

Formación Corporativa a Medida

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  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
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  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Inversión

Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*

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