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Plan du cours
Introduction à l'IA multimodale
- Qu'est-ce que l'IA multimodale ?
- Défis clés et applications
- Aperçu des modèles multimodaux leader
Traitement du texte et compréhension du langage naturel
- Exploitation des grands modèles de langage (LLM) pour les agents IA textuels
- Compréhension de l'ingénierie des prompts pour les tâches multimodales
- Affinage des modèles textuels pour des applications spécifiques au domaine
Reconnaissance et génération d'images
- Traitement des images par IA : classification, légendage et détection d'objets
- Génération d'images avec des modèles de diffusion (Stable Diffusion, DALLE)
- Intégration des données d'images avec des modèles textuels
Traitement de la parole et de l'audio
- Reconnaissance vocale avec Whisper ASR
- Techniques de synthèse text-to-speech (TTS)
- Amélioration de l'interaction utilisateur avec une IA basée sur la voix
Intégration des entrées multimodales
- Construction de pipelines IA pour traiter plusieurs types d'entrées
- Techniques de fusion pour combiner des données textuelles, visuelles et vocales
- Applications réelles des agents IA multimodaux
Déploiement des agents IA multimodaux
- Construction de solutions d'IA multimodale basées sur des API
- Optimisation des modèles pour les performances et la évolutivité
- Bonnes pratiques pour le déploiement de l'IA multimodale en production
Considérations éthiques et tendances futures
- Biais et équité dans l'IA multimodale
- Questions de confidentialité liées aux données multimodales
- Développements futurs de l'IA multimodale
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des fondamentaux de l'apprentissage automatique
- Expérience en programmation Python
- Familiarité avec les frameworks d'apprentissage profond (par exemple, TensorFlow, PyTorch)
Audience cible
- Développeurs IA
- Chercheurs
- Ingénieurs multimédias
21 Heures