Diseña un sistema de generación de descripciones para una bodega de Mendoza
Visión general
De qué trata este proyecto.
Implementa un sistema que genere descripciones de vinos desde imagen y notas de cata. Evalúa con BLEU/ROUGE y recibe un certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir un sistema multimodal que genere descripciones consistentes de vino en 3 idiomas a partir de foto + notas, con tono de marca controlable.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar modelos visión-lenguaje a un caso real de marketing
- Diseñar prompts que combinen contexto visual y estructurado
- Evaluar generación de texto con métricas automáticas y humanas
- Comunicar las limitaciones del sistema a una persona usuaria no técnica
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Multimodal Machine Learning
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero/a de IA
Combinar visión, texto y prompts estructurados para casos reales de producto es la competencia central del AI engineer aplicado.
Este proyecto afina
- multimodal-ml
- vision-language-models
- prompt-engineering
Ingeniero/a de Prompts
Diseñar prompts multimodales con few-shot para mantener tono es trabajo cotidiano del prompt engineer en producción.
Este proyecto afina
- prompt-engineering
- vision-language-models
- evaluation
Ingeniero/a de PLN
La parte de generación multilingüe y evaluación con BLEU/ROUGE es competencia del NLP engineer en localización.
Este proyecto afina
- localization
- evaluation
- python