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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

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Prix par participant

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