Plan du cours

Introduction à l'IA Multimodale

  • Aperçu de l'IA multimodale et ses applications concrètes
  • Défis liés à l'intégration des données textuelles, visuelles et audio
  • Recherche de pointe et avancées technologiques

Traitement des Données et Ingénierie des Caractéristiques

  • Gestion des ensembles de données textuelles, visuelles et audio
  • Techniques de prétraitement pour l'apprentissage multimodal
  • Stratégies d'extraction des caractéristiques et de fusion des données

Création de Modèles Multimodaux avec PyTorch et Hugging Face

  • Introduction à PyTorch pour l'apprentissage multimodal
  • Utilisation des Transformers de Hugging Face pour les tâches de traitement du langage naturel (NLP) et de vision
  • Combinaison de différentes modalités dans un modèle IA unique

Mise en œuvre de la Fusion Écrite, Visuelle et Textuelle

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

Formation et Optimisation des Modèles d'IA Multimodales

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

Déploiement de l'IA Multimodale dans les Applications Réelles

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

Sujets Avancés et Tendances Futures

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

Résumé et Prochaines Étapes

Pré requis

  • Compréhension approfondie des concepts de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond
  • Expérience avec des frameworks IA comme PyTorch ou TensorFlow
  • Familiarité avec le traitement des données textuelles, d'images et audio

Public cible

  • Développeurs IA
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Rechercheurs
 21 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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