Cursos de Multimodal AI en Área de la Bahía de San Francisco

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o presencial) está dirigido a investigadores, desarrolladores y científicos de datos en nivel intermedio a avanzado en IA que desean aprovechar las capacidades multimodales de DeepSeek para el aprendizaje cruzado, la automatización de IA y la toma de decisiones avanzada.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar la IA multimodal de DeepSeek para aplicaciones de texto, imagen y audio.
• Desarrollar soluciones de IA que integren múltiples tipos de datos para obtener información más rica.
• Optimizar y ajustar modelos de DeepSeek para el aprendizaje cruzado.
• Aplicar técnicas de IA multimodal a casos de uso de la industria del mundo real.

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructors en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores de IA, investigadores y ingenieros multimedia de nivel intermedio a avanzado que desean construir agentes de IA capaces de entender y generar contenido multimodal.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Desarrollar agentes de IA que procesen e integren datos de texto, imagen y voz.
• Implementar modelos multimodales como GPT-4 Vision y Whisper ASR.
• Optimizar tuberías de IA multimodales para mayor eficiencia y precisión.
• Implementar agentes de IA multimodales en aplicaciones del mundo real.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de IA de nivel avanzado que desean mejorar sus habilidades de ingeniería de prompts para aplicaciones de IA multimodal.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los fundamentos de la IA multimodal y sus aplicaciones.
• Diseñar y optimizar mensajes para generación de texto, imagen, audio y video.
• Utilizar APIs para plataformas de IA multimodal como GPT-4, Gemini y DeepSeek-Vision.
• Desarrollar flujos de trabajo impulsados por IA que integren múltiples formatos de contenido.

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores de IA, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de nivel avanzado que desean construir modelos de IA multimodales personalizados utilizando frameworks de código abierto.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los conceptos básicos del aprendizaje multimodal y la fusión de datos.
• Implementar modelos multimodales utilizando DeepSeek, OpenAI, Hugging Face y PyTorch.
• Optimizar y ajustar modelos para la integración de texto, imagen y audio.
• Desplegar modelos de IA multimodales en aplicaciones del mundo real.

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o en el sitio) está dirigido a ingenieros industriales de nivel intermedio a avanzado, especialistas en automatización y desarrolladores de IA que desean aplicar IA multimodal para control de calidad, mantenimiento predictivo y robótica en fábricas inteligentes.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender el papel de la IA multimodal en la automatización industrial.
• Integrar datos de sensores, reconocimiento de imágenes y monitoreo en tiempo real para fábricas inteligentes.
• Implementar mantenimiento predictivo utilizando análisis de datos impulsados por IA.
• Aplicar visión por computadora para la detección de defectos y la garantía de calidad.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o en el lugar) está dirigido a lingüistas de nivel intermedio, investigadores de IA, desarrolladores de software y profesionales de negocios que desean aprovechar la IA multimodal para la traducción en tiempo real y la comprensión del lenguaje.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los fundamentos de la IA multimodal para el procesamiento de lenguaje.
• Utilizar modelos de IA para procesar y traducir voz, texto e imágenes.
• Implementar traducción en tiempo real utilizando APIs y marcos de trabajo impulsados por IA.
• Integrar traducción impulsada por IA en aplicaciones comerciales.
• Analizar consideraciones éticas en el procesamiento de lenguaje impulsado por IA.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o en el sitio) está dirigido a diseñadores de productos, ingenieros de software y profesionales de soporte al cliente de nivel principiante a intermedio que desean mejorar los asistentes virtuales con inteligencia artificial multimodal.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender cómo la IA multimodal mejora los asistentes virtuales.
• Integrar el procesamiento de voz, texto e imagen en asistentes potentes con IA.
• Construir agentes conversacionales interactivos con capacidades de voz y visión.
• Utilizar APIs para reconocimiento de voz, NLP y visión por computadora.
• Implementar automatización impulsada por IA para soporte al cliente e interacción con el usuario.

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o en el lugar) está dirigido a profesionales de la salud de nivel intermedio a avanzado, investigadores médicos y desarrolladores de IA que desean aplicar IA multimodal en diagnósticos médicos y aplicaciones de salud.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender el papel de la IA multimodal en la atención médica moderna.
• Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnósticos impulsados por IA.
• Aplicar técnicas de IA para analizar imágenes médicas y registros de salud electrónicos.
• Desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico de enfermedades y las recomendaciones de tratamiento.
• Implementar procesamiento de voz y lenguaje natural (NLP) para la transcripción médica y la interacción con los pacientes.

Esta es una capacitación en vivo dirigida por un instructor en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o en el sitio) destinada a profesionales de finanzas de nivel intermedio, analistas de datos, gerentes de riesgos e ingenieros de IA que desean aprovechar la IA multimodal para el análisis de riesgos y la detección de fraudes.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender cómo se aplica la IA multimodal en la gestión de riesgos financieros.
• Analizar datos financieros estructurados y no estructurados para la detección de fraudes.
• Implementar modelos de IA para identificar anomalías y actividades sospechosas.
• Aprovechar NLP y visión por computadora para el análisis de documentos financieros.
• Desplegar modelos de detección de fraudes impulsados por IA en sistemas financieros del mundo real.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o en el sitio) está dirigido a diseñadores UI/UX de nivel principiante a intermedio, gerentes de productos e investigadores de IA que desean mejorar la experiencia del usuario a través de interfaces impulsadas por IA multimodal.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA multimodal y su impacto en la interacción hombre-computadora.
• Diseñar y prototipar interfaces multimodales utilizando métodos de entrada impulsados por IA.
• Implementar tecnologías de reconocimiento de voz, control por gestos y seguimiento ocular.
• Evaluar la efectividad y la usabilidad de los sistemas multimodales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o presencial) está dirigida a creadores de contenido de nivel intermedio, artistas digitales y profesionales de los medios de comunicación que deseen aprender cómo se puede aplicar la IA multimodal a diversas formas de creación de contenido.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Utiliza herramientas de IA para mejorar la producción de música y vídeo.
• Genere arte visual y diseños únicos con IA.
• Crea experiencias multimedia interactivas.
• Comprender el impacto de la IA en las industrias creativas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de robótica e investigadores de IA de nivel avanzado que deseen utilizar la IA multimodal para integrar varios datos sensoriales para crear robots más autónomos y eficientes que puedan ver, oír y tocar.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implementar la detección multimodal en sistemas robóticos.
• Desarrollar algoritmos de IA para la fusión de sensores y la toma de decisiones.
• Cree robots que puedan realizar tareas complejas en entornos dinámicos.
• Aborde los desafíos en el procesamiento y la actuación de datos en tiempo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o en el sitio) está dirigida a diseñadores de UX/UI de nivel intermedio y desarrolladores front-end que deseen utilizar la IA multimodal para diseñar e implementar interfaces de usuario que puedan comprender y procesar diversas formas de entrada.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñe interfaces multimodales que mejoren la participación de los usuarios.
• Integre el reconocimiento visual y de voz en aplicaciones web y móviles.
• Utilice datos multimodales para crear interfaces de usuario adaptables y con capacidad de respuesta.
• Comprender las consideraciones éticas de la recopilación y el procesamiento de datos de los usuarios.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Área de la Bahía de San Francisco (en línea o en el sitio) está dirigida a investigadores de IA de nivel intermedio, científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático que deseen crear sistemas inteligentes que puedan procesar e interpretar datos multimodales.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA multimodal y sus aplicaciones.
• Implemente técnicas de fusión de datos para combinar diferentes tipos de datos.
• Cree y entrene modelos que puedan procesar información visual, textual y auditiva.
• Evaluar el rendimiento de los sistemas multimodales de IA.
• Abordar las preocupaciones éticas y de privacidad relacionadas con los datos multimodales.