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
Nos clients témoignent (1)
Notre formateur, Yashank, était incroyablement compétent. Il a adapté le programme pour correspondre à ce que nous avions vraiment besoin d'apprendre, et nous avons eu une excellente expérience d'apprentissage avec lui. Sa maîtrise du domaine qu'il enseignait était impressionnante ; il partageait des insights issus de son expérience réelle et nous a aidés à résoudre les problèmes concrets que nous rencontrions dans notre travail.
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
Formation - Multimodal AI for Enhanced User Experience
Traduction automatique