Curso de Multimodal AI for Content Creation
La IA multimodal abre nuevas posibilidades para la creación de contenidos en diversos medios.
Esta formación en directo dirigida por un instructor (online o presencial) está dirigida a creadores de contenidos 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 contenidos.
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.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertar una cita.
Programa del Curso
Introducción a Multimodal AI for Content Creation
- Explorando el impacto de la IA en las industrias creativas
- Los fundamentos de la IA multimodal en la generación de contenidos
Herramientas y tecnologías para contenidos impulsados por IA
- Descripción general de las herramientas de IA para la creación de música, vídeo, imágenes y texto
- Configurar el entorno creativo con tecnologías de IA
La IA en la producción musical
- Comprender la IA en la composición musical y el diseño de sonido
- Manos a la obra con herramientas de generación de música con IA
La IA en la literatura y la escritura de guiones
- Narración y generación narrativa impulsada por IA
- Herramientas para la escritura automatizada y la creación de contenido
La IA en las artes visuales
- Modelos generativos para la creación de contenidos visuales
- Aplicaciones de la IA en el diseño gráfico y el arte digital
IA en la producción de vídeo
- Mejora de la producción de vídeo con IA
- Técnicas de IA para edición y efectos especiales
Experiencias multimedia interactivas con IA
- Creación de arte interactivo con IA
- Diseño de experiencias multimedia inmersivas
Implicaciones éticas en el contenido generado por IA
- Discutiendo la autenticidad del arte generado por IA
- Consideraciones sobre propiedad intelectual y derechos de autor
Proyecto y Evaluación
- Crear y perfeccionar tu propio contenido generado por IA
- Evaluación y retroalimentación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con herramientas de creación de contenido digital
- Conocimientos básicos de IA y aprendizaje automático
- Mentalidad creativa e interés en la producción de medios
Audiencia
- Creadores de contenido
- Artistas digitales
- Profesionales de los medios de comunicación
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- 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.
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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.
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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.
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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.
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14 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (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.
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21 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (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.
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- Comprender cómo se aplica la IA multimodal en la gestión de riesgos financieros.
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- Implementar modelos de IA para identificar anomalías y actividades sospechosas.
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- 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.
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- 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.
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- 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.
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21 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (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.
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14 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (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.