Cursos de Multimodal AI en Pierre

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinado a investigadores, desarrolladores y científicos de datos con nivel intermedio a avanzado que desean aprovechar las capacidades multimodales de DeepSeek para el aprendizaje cruzado modal, la automatización de IA y la toma de decisiones avanzada.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar la IA multimodal de DeepSeek para aplicaciones de texto, imagen y audio.
• Desarrollar soluciones de IA que integren varios tipos de datos para obtener insights más ricos.
• Optimizar y afinar los modelos de DeepSeek para el aprendizaje cruzado modal.
• Aplicar técnicas de IA multimodal a casos de uso del mundo real en la industria.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial), está destinada a desarrolladores de IA intermedios y avanzados, investigadores e ingenieros multimedia que desean crear agentes de IA capaces de entender y generar contenido multi-modal.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar agentes de IA que procesen e integren datos de texto, imágenes y voz.
• Implementar modelos multi-modales como GPT-4 Vision y Whisper ASR.
• Optimizar pipelines de AI multi-modal para eficiencia y precisión.
• Deploy agents of IA multi-modal en aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está orientada a profesionales avanzados de IA que desean mejorar sus habilidades en ingeniería de prompts para aplicaciones de IA multimodal.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las bases de la IA multimodal y sus aplicaciones.
• Diseñar y optimizar prompts para la 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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores avanzados de IA, ingenieros de aprendizaje automático y investigadores que desean construir modelos personalizados de IA multimodal utilizando marcos de código abierto.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos 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, imágenes y audio.
• Deploy multimodal AI models in real-world applications.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinado a ingenieros industriales, especialistas en automatización y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que desean aplicar la IA multimodal para el control de calidad, mantenimiento predictivo y robótica en fábricas inteligentes.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender 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 el análisis de datos impulsado por IA.
• Aplicar visión por computadora para la detección de defectos y aseguramiento de calidad.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial), está orientada a lingüistas de nivel intermedio, investigadores de IA, desarrolladores de software y profesionales empresariales que desean aprovechar la IA multimodal para traducciones en tiempo real y comprensión del lenguaje.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las bases de la IA multimodal para el procesamiento del lenguaje.
• Utilizar modelos de IA para procesar y traducir voz, texto e imágenes.
• Implementar traducción en tiempo real utilizando APIs y marcos impulsados por IA.
• Integrar la traducción impulsada por IA en aplicaciones empresariales.
• Analizar las consideraciones éticas en el procesamiento del lenguaje impulsado por IA.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinada a diseñadores de productos, ingenieros de software y profesionales de soporte al cliente de nivel principiante a intermedio que desean mejorar asistentes virtuales con IA multimodal.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender cómo la IA multimodal mejora los asistentes virtuales.
• Integrar el procesamiento de voz, texto e imágenes en asistentes impulsados por IA.
• Crear agentes conversacionales interactivos con capacidades de voz y visión.
• Utilizar APIs para reconocimiento de voz, PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural) y visión por computadora.
• Implementar la automatización impulsada por IA en soporte al cliente e interacción con el usuario.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud, investigadores médicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen aplicar AI multimodal en diagnósticos médicos y aplicaciones de atención sanitaria.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Vertex AI proporciona herramientas potentes para construir flujos de trabajo de LLM multimodales que integran datos de texto, audio e imagen en una única canalización. Con el soporte de ventanas contextuales largas y parámetros de la API Gemini, permite aplicaciones avanzadas en planificación, razonamiento e inteligencia cruzada.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a prácticos de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, construir y optimizar flujos de trabajo de IA multimodales en Vertex AI.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Aprovechar modelos Gemini para entradas y salidas multimodales.
• Implementar flujos de trabajo de contexto largo para razonamientos complejos.
• Diseñar canalizaciones que integren análisis de texto, audio e imagen.
• Optimizar parámetros de la API Gemini para mejorar el rendimiento y la eficiencia en costos.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con flujos de trabajo multimodales.
• Ejercicios basados en proyectos para casos de uso aplicados multimodales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Este curso en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Pierre está diseñado para profesionales de finanzas intermedios, analistas de datos, gerentes de riesgos y ingenieros de IA que desean aprovechar la IA multimodal para el análisis de riesgos y detección de fraudes.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender cómo se aplica la IA multimodal en la gestión del riesgo financiero.
• Analizar datos financieros estructurados y no estructurados para detectar fraudes.
• Implementar modelos de AI para identificar anomalías y actividades sospechosas.
• Utilizar NLP y visión por computadora para el análisis de documentos financieros.
• Deployear modelos de detección de fraudes impulsados por IA en sistemas financieros reales.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinada a diseñadores UI/UX principiantes e intermedios, gerentes de productos y investigadores de IA que desean mejorar las experiencias de usuario a través de interfaces alimentadas por AI multimodales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinada a creadores de contenido intermedios, artistas digitales y profesionales de medios que desean aprender cómo se puede aplicar la IA multimodal a diferentes formas de creación de contenido.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Utilizar herramientas de IA para mejorar la producción musical y de video.
• Generar arte visual único y diseños con IA.
• Crear experiencias multimedia interactivas.
• Comprender el impacto de la IA en las industrias creativas.

Esta formación en vivo (en línea o presencial) impartida por un instructor está dirigida a ingenieros avanzados de robótica e investigadores de IA que desean utilizar la IA Multimodal para integrar diversos datos sensoriales y crear robots más autónomos y eficientes que puedan ver, escuchar y tocar.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar sensores multimodales en sistemas robóticos.
• Desarrollar algoritmos de IA para la fusión de sensores y toma de decisiones.
• Crear robots que puedan realizar tareas complejas en entornos dinámicos.
• Abordar desafíos en el procesamiento en tiempo real y la actuación.

Esta formación en directo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a diseñadores UX/UI de nivel intermedio y desarrolladores front-end que desean utilizar la Inteligencia Artificial Multimodal para diseñar e implementar interfaces de usuario que puedan entender y procesar diversas formas de entrada.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar interfaces multimodales que mejoren la interacción del usuario.
• Integrar reconocimiento de voz y visual en aplicaciones web y móviles.
• Utilizar datos multimodales para crear interfaces de usuario adaptativas y responsivas.
• Comprender las consideraciones éticas sobre la recopilación y procesamiento de datos del usuario.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor (en línea o presencial) en Pierre, está destinada a investigadores de IA intermedios, científicos de datos y ingenieros de aprendizaje automático que desean crear sistemas inteligentes capaces de procesar e interpretar datos multimodales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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