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Plan du cours

Introduction à l'IA multimodale

  • Aperçu de l'IA multimodale et des applications du monde réel
  • Défis liés à l'intégration des données textuelles, visuelles et audio
  • Recherches de pointe et avancées

Traitement des données et ingénierie des fonctionnalités

  • Gestion des ensembles de données textuelles, visuelles et audio
  • Techniques de prétraitement pour l'apprentissage multimodal
  • Extraction des fonctionnalités et stratégies de fusion de données

Construction de modèles multimodaux avec PyTorch et Hugging Face

  • Introduction à PyTorch pour l'apprentissage multimodal
  • Utilisation des transformateurs Hugging Face pour les tâches de TAL et de vision
  • Combinaison de différentes modalités dans un modèle d'IA unifié

Implémentation de la fusion de la parole, de la vision et du texte

  • Intégration d'OpenAI Whisper pour la reconnaissance vocale
  • Application de DeepSeek-Vision pour le traitement d'images
  • Techniques de fusion pour l'apprentissage inter-modalités

Entraînement et optimisation des modèles d'IA multimodale

  • Stratégies d'entraînement des modèles pour l'IA multimodale
  • Techniques d'optimisation et réglage des hyperparamètres
  • Traitement des biais et amélioration de la généralisation du modèle

Déploiement de l'IA multimodale dans des applications du monde réel

  • Exportation des modèles pour une utilisation en production
  • Déploiement de modèles d'IA sur des plateformes cloud
  • Surveillance des performances et maintenance des modèles

Sujets avancés et tendances futures

  • Apprentissage zéro-shot et few-shot dans l'IA multimodale
  • Considérations éthiques et développement responsable de l'IA
  • Tendances émergentes dans la recherche en IA multimodale

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Bonne compréhension des concepts d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond
  • Expérience avec des frameworks d'IA tels que PyTorch ou TensorFlow
  • Familiarité avec le traitement des données textuelles, visuelles et audio

Audience

  • Développeurs d'IA
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Chercheurs
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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