Temario del curso
Introducción a la IA Multimodal
- Características generales de los datos multimodales
- Conceptos clave y definiciones esenciales
- Orígenes históricos y evolución del aprendizaje multimodal
Procesamiento de datos multimodales
- Recolección e intervención inicial en los datos
- Extracción de características procedentes de distintos tipos de estímulos
- Distintas metodologías para fusionar información proveniente de varias fuentes
Aprendizaje mediante representaciones multimodales
- Obtención conjunta de representaciones válidas desde diversos estímulos
- Incorporación de asociaciones entre distintas modalidades sensoriales
- Aprovechamiento del aprendizaje por transferencia para combinar datos heterogéneos
Alineación y traducción de informaciones multimodales
- Armonización estructural de contenidos provenientes de distintas fuentes
- Desarrollo de sistemas que permiten hallazgos cruzados según el tipo sensorial
- Transformación directa entre diversos tipos de información, como pasar de texto a imágenes o viceversa
Razonamiento y deducción basados en múltiples estímulos
- Métodos lógicos para extraer inferencias útiles del uso combinado de datos multimodales
- Estrategias válidas para la interpretación coherente de informaciones heterogéneas
- Campos donde suele emplearse esta lógica, como el análisis de preguntas o la toma de decisiones
Modelados generativos dentro del entorno multimodal
- Empleo de Redes Generativas Adversarias para crear nuevos datos basados en información preexistente
- Uso de autoencoders variacionales para elaborar contenidos procedentes de diferentes sentidos
- Aplicaciones creativas derivadas del uso de sistemas generativos multimodales
Diversidad de técnicas para fusionar datos sensoriales
- Enfoques iniciales, secundarios y mixtos para integrar la información recabada
- Incorporación de mecanismos de atención para facilitar dicha integración
- Ventajas asociadas a la fusión en cuanto a robustez y mejor interacción del sistema
Usos destacados de la IA Multimodal en el mundo real
- Interfaz más natural entre personas y computadoras mediante datos sensoriales variados
- Funcionamiento mejorado de automóviles autónomos gracias a la combinación de informaciones visuales, auditivas y demás
- Aplicaciones relevantes en el ámbito sanitario, como diagnósticos y análisis de imágenes médicas
Responsabilidad ética y problemas asociados al uso de dichas tecnologías
- Prevención del sesgo en los sistemas basados en datos procedentes de varios sentidos
- Cuestiones relacionadas con la confidencialidad y protección individual al manejar información mixta
- Formas apropiadas para el diseño ético y puesta en práctica de tecnologías multimodales
Temas avanzados dentro del ámbito de la IA Multimodal
- Transformadores capaces de procesar múltiples tipos de información simultáneamente
- Enfoques para aprendizaje autónomo aplicados a datos sensoriales diversificados
- Perspectivas futuras sobre el desarrollo del aprendizaje automático multimodal
Resumen final y orientaciones para seguir avanzando
Requerimientos
- Conocimientos básicos en inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Dominio del lenguaje de programación Python
- Familiaridad con el manejo y procesamiento previo de datos
Público objetivo
- Investigadores en inteligencia artificial
- Científicos de datos
- Ingenieros especializados en aprendizaje automático
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Reseñas (1)
Nuestro instructor, Yashank, era increíblemente conocedor. Adaptó el currículo para que se ajustara a lo que realmente necesitábamos aprender y tuvimos una excelente experiencia de aprendizaje con él. Su comprensión del dominio que estaba enseñando fue impresionante; compartió insights basados en experiencias reales y nos ayudó a resolver problemas reales que estábamos enfrentando en nuestro trabajo.
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
Curso - Multimodal AI for Enhanced User Experience
Traducción Automática