Cursos de Multimodal AI en Michigan

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Michigan (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 Michigan (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 Michigan (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 Michigan (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 Michigan (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 Michigan (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 Michigan (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 Michigan (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 Michigan (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 Michigan (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 Michigan (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 Michigan (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 Michigan (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 Michigan (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.