Programa del Curso

Introducción a la IA multimodal

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

Procesamiento de datos multimodal

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

Aprendizaje de representación multimodal

  • Aprendizaje de representaciones conjuntas
  • Incrustaciones intermodales
  • Transferir el aprendizaje entre modalidades

Alineación y traslación multimodal

  • Alineación de datos de varias modalidades
  • Sistemas de recuperación intermodales
  • Traducción entre modalidades (p. ej., texto a imagen, imagen a texto)

Razonamiento multimodal e inferencia

  • 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
  • Autocodificadores variacionales (VAE) para la generación intermodal
  • Aplicaciones creativas de la IA generativa multimodal

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 hombre-ordenador
  • IA en vehículos autónomos
  • Aplicaciones sanitarias (p. ej., imágenes y diagnósticos médicos)

Consideraciones éticas y desafíos

  • Sesgo y equidad en los sistemas multimodales
  • Problemas de privacidad con los datos multimodales
  • Diseño ético y despliegue de sistemas multimodales de IA

Temas avanzados en IA multimodal

  • Transformadores 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
  • Competencia en Python programación
  • Familiaridad con el manejo y preprocesamiento de datos

Audiencia

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

Número de participantes


Precio por Participante​

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