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Plan du cours

Introduction à l'apprentissage multimodal

  • Aperçu de l'IA multimodale
  • Défis du traitement des données multimodales
  • Avantages des LLM multimodaux

Compréhension des grands modèles linguistiques

  • Architecture des LLM de pointe
  • Entraînement des LLM avec des données multimodales
  • Études de cas : applications LLM multimodales réussies

Traitement des données multimodales

  • Techniques de prétraitement des données pour le texte, l'image et l'audio
  • Extraction de caractéristiques et apprentissage de la représentation
  • Intégration des données multimodales dans les LLM

Développement d'applications LLM multimodales

  • Conception d'interfaces utilisateur pour l'interaction multimodale
  • LLM dans les assistants virtuels et les chatbots
  • Création d'expériences immersives avec les LLM

Évaluation et optimisation des systèmes multimodaux

  • Métriques de performance pour les LLM multimodaux
  • Stratégies d'optimisation pour une meilleure précision et efficacité
  • Aborder les biais et l'équité dans les systèmes multimodaux

Atelier pratique : construction d'un projet LLM multimodal

  • Configuration d'un jeu de données multimodal
  • Mise en œuvre d'un LLM multimodal pour un cas d'utilisation spécifique
  • Tests et affinage du système

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension de l'apprentissage automatique et des réseaux de neurales
  • De l'expérience avec la programmation en Python
  • Une familiarité avec le prétraitement des données pour divers types de données (texte, image, audio)

Public cible

  • Data scientists
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Développeurs de logiciels
  • Chercheurs spécialisés en IA et en traitement du langage naturel
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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