Programa del Curso

Introducción a Multimodal AI para asistentes inteligentes

  • ¿Qué es la IA multimodal?
  • Aplicaciones de IA multimodal en asistentes virtuales
  • Descripción general de asistentes potenciados por IA (ChatGPT, Google Assistant, Alexa, etc.)

Comprendiendo Speech Recognition y NLP

  • Conversión de voz a texto y de texto a voz
  • Natural Language Processing (NLP) para IA conversacional
  • Análisis de sentimientos y reconocimiento de intenciones

Integrando Computer Vision para asistentes inteligentes

  • Reconocimiento de imágenes y detección de objetos
  • Reconocimiento facial y detección de sentimientos
  • Casos de uso: Agentes virtuales con capacidades visuales

Fusión multimodal: combinando voz, texto y visión

  • Cómo la IA multimodal procesa múltiples inputs
  • Diseñando interacciones sin solución de continuidad entre modalidades
  • Estudios de caso: Agentes virtuales potenciados por IA con interfaces multimodales

Construyendo un asistente virtual multimodal

  • Configurar un marco de IA conversacional
  • Conectando APIs de reconocimiento de voz, NLP y visión
  • Desarrollar un asistente inteligente prototipo

Implementación de asistentes impulsados por IA en aplicaciones del mundo real

  • Integrar agentes virtuales en sitios web y aplicaciones móviles
  • Automatización impulsada por IA para atención al cliente y experiencia de usuario
  • Monitoreo y mejora del rendimiento del asistente de IA

Desafíos y consideraciones éticas

  • Privacidad y seguridad de los datos en asistentes impulsados por IA
  • Sesgo y equidad en las interacciones de IA
  • Cumplimiento normativo para asistentes potenciados por IA

Tendencias futuras en Multimodal AI para asistentes inteligentes

  • Avances en modelos de conversación impulsados por IA
  • Personalización y aprendizaje adaptativo en agentes virtuales
  • El papel en evolución de la IA en la interacción humano-computadora

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

Audiencia

  • Diseñadores de productos
  • Ingenieros de software
  • Profesionales de atención al cliente

Requisitos previos

  • Comprensión básica de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia en programación Python
  • Familiaridad con APIs y servicios de IA en la nube
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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