Curso de Multimodal AI for Enhanced User Experience
La IA multimodal está revolucionando la experiencia del usuario al permitir interacciones más naturales con la tecnología.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (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.
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 la IA multimodal y la experiencia de usuario
- El papel de la IA en la mejora de la experiencia del usuario
- Visión general de los sistemas multimodales de IA
Comprensión de los datos multimodales
- Tipos de datos multimodales en interfaces de usuario
- Recopilación y preprocesamiento de datos multimodales
Diseño de interfaces multimodales
- Principios del diseño multimodal UI/UX
- Herramientas y marcos para crear interfaces multimodales
Implementación del reconocimiento visual y de voz
- Tecnologías de reconocimiento de voz y sus aplicaciones
- Reconocimiento visual y procesamiento de interfaces de usuario
Integración de gestos y faciales Expression
- Tecnologías para el reconocimiento de gestos
- Integración del reconocimiento de expresiones faciales en las interfaces de usuario
Creación de interfaces de usuario adaptables y con capacidad de respuesta
- Diseño de interfaces de usuario que se adapten a las entradas y el contexto del usuario
- Casos prácticos de interfaces de usuario multimodales adaptativas
Consideraciones éticas y privacidad
- Principios de diseño ético para interfaces de usuario multimodales
- Preocupación por la privacidad y la protección de datos en sistemas multimodales
Proyecto y Evaluación
- Diseño, implementación y solución de problemas de una interfaz de usuario multimodal básica
- Evaluación y retroalimentación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia en el diseño de interfaces de usuario
- Familiaridad con Python y JavaScript
Audiencia
- Diseñadores UX/UI
- Desarrolladores front-end
- Jefes de producto
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Testimonios (1)
Me gustó cómo el instructor parecía muy conocedor de Figma.
January Oliva - Eko Health
Curso - User Experience Design with Figma
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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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- Cree diseños de interfaz de usuario modernos en Figma.
- Cree un prototipo de aplicación funcional en el que se pueda hacer clic.
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- Colabore con otros diseñadores y desarrolladores mediante Figma.
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14 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina (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.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Desarrollar agentes de IA que procesen e integren datos de texto, imagen y voz.
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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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21 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Argentina (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.
Multimodal AI for Real-Time Translation
14 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina (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.
Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems
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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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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.
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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.
Multimodal AI for Healthcare
21 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Argentina (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.
Multimodal AI in Robotics
21 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (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.
Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents
14 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina (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.
Prompt Engineering for Multimodal AI
14 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina (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.