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Comienza 24 June 2025 04:54

Termina 24 June 2025

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Inteligencia Artificial Generativa Multimodal: Resumen de la Tecnología e Implicaciones Empresariales

Explore la tecnología de la IA generativa multimodal, sus aplicaciones comerciales y limitaciones. Obtén información sobre el entrenamiento, costos y sistemas de código abierto como LLaVA para el procesamiento de texto, imagen y audio.
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Resumen

Explore la tecnología de la IA generativa multimodal, sus aplicaciones comerciales y limitaciones. Obtén información sobre el entrenamiento, costos y sistemas de código abierto como LLaVA para el procesamiento de texto, imagen y audio.

Programa de estudio

  • Introducción a la IA Generativa Multimodal
  • Definición y alcance de la IA multimodal
    Contexto histórico y desarrollo
  • Tecnologías Clave en la IA Generativa Multimodal
  • Descripción general de las Redes Generativas Antagónicas (GANs)
    Transformadores y mecanismos de atención
    Modelos de difusión para tareas generativas
  • Entrenamiento de Sistemas de IA Generativa Multimodal
  • Requisitos de datos y preprocesamiento
    Técnicas de entrenamiento y estrategias de optimización
    Métricas de evaluación y pruebas de referencia
  • Aplicaciones de la IA Multimodal
  • Sistemas de texto a imagen e imagen a texto
    Conversión de texto a audio y audio a texto
    Recuperación y síntesis intermodal
  • Implicaciones Empresariales de la IA Multimodal
  • Casos de uso en marketing, entretenimiento y accesibilidad
    Análisis de costos: desarrollo vs. implementación
    Consideraciones éticas y cumplimiento normativo
  • Limitaciones y Desafíos
  • Sesgos en conjuntos de datos y cuestiones de equidad
    Escalabilidad y demandas computacionales
    Riesgos de seguridad y ataques adversarios
  • Sistemas de IA Multimodal de Código Abierto
  • Descripción general de LLaVA y plataformas similares
    Innovación y colaboración impulsada por la comunidad
    Estudios de casos de implementaciones exitosas
  • Consideraciones Prácticas para la Implementación
  • Integración con la infraestructura existente
    Gestión de costos y presupuestación
    Mejora continua y tendencias futuras
  • Conclusión y Direcciones Futuras
  • Tecnologías emergentes y tendencias de investigación
    Predicciones sobre impactos empresariales y avances en IA

Asignaturas

Ciencia de Datos