Construcción de Búsqueda Multimodal y RAG

Intermedio

Aprende a construir sistemas avanzados de IA que comprendan y procesen múltiples tipos de datos simultáneamente. Este curso te guiará a través de la creación de sistemas de búsqueda multimodal y RAG, cruciales para aplicaciones de IA de próxima generación.

IA
Aprendizaje Automático
Ciencia de Datos
Recuperación de Información
Procesamiento de Lenguaje Natural

Resumen

Este curso proporciona una comprensión integral de la construcción de sistemas de búsqueda multimodal y RAG, centrándose en la integración de varios tipos de datos como texto, imágenes y video en modelos de IA. Aprenderás sobre el aprendizaje contrastivo para entrenar modelos multimodales, la sintonización de instrucciones visuales y la implementación de sistemas de recomendación multi-vector que mejoran las capacidades de las aplicaciones de IA en entornos industriales.

Online
ubicación del curso
Inglés
idioma del curso
A tu propio ritmo
formato del curso
Clases En vivo
entregado en línea

¿Para quién es este curso?

Desarrolladores de IA

Desarrolladores de IA interesados en aprender a construir sistemas que procesen y razonen sobre múltiples modalidades de datos.

Científicos de Datos

Científicos de datos que buscan mejorar sus habilidades en aplicaciones de IA multimodal.

Entusiastas de la Tecnología

Individuos con un gran interés en las últimas tecnologías de IA y sus aplicaciones en escenarios del mundo real.

Mejora tus habilidades en IA dominando sistemas multimodales que integran y procesan diversos tipos de datos. Este curso te equipará con el conocimiento para construir sofisticados sistemas de búsqueda y RAG, haciéndote un activo valioso en el campo en evolución de la IA.

Requisitos Previos

1 / 3

Conocimientos básicos de Python
Familiaridad con sistemas RAG
Interés en tecnologías de IA y aprendizaje automático

¿Qué aprenderás?

Introducción a la IA Multimodal

Visión general de las tecnologías de IA multimodal y su importancia en las aplicaciones modernas de IA.

Aprendizaje Contrastivo para Modelos Multimodales

Exploración detallada de las técnicas de aprendizaje contrastivo utilizadas para entrenar modelos capaces de comprender múltiples tipos de datos.

Construcción de Sistemas RAG

Guía paso a paso sobre el desarrollo de sistemas RAG que mejoran los LLMs incorporando diversas modalidades de datos.

Implementación de Búsqueda Multimodal

Técnicas para crear sistemas de búsqueda efectivos que operan a través de varios tipos de datos.

Sintonización de Instrucciones Visuales para LLMs

Métodos para entrenar LLMs para comprender datos multimodales utilizando instrucciones visuales.

Sistemas de Recomendación Multi-vector

Creación de sistemas de recomendación que analizan similitudes a través de múltiples modalidades para sugerir elementos relevantes.

Aplicaciones Industriales

Aplicaciones prácticas de la IA multimodal en industrias, incluyendo el análisis de facturas y diagramas de flujo.

Conozca a su instructor

Sebastian Witalec
Jefe de Relaciones con Desarrolladores, Weaviate
Sebastian Witalec es el Jefe de Relaciones con Desarrolladores en Weaviate. Aporta una gran experiencia en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático a su puesto.

Próximos cohortes

Costo
Libre
Duración
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