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Plan du cours
Introduction à l'IA multimodale pour les assistants intelligents
- Qu'est-ce que l'IA multimodale ?
- Applications de l'IA multimodale dans les assistants virtuels
- Aperçu des assistants alimentés par IA (ChatGPT, Google Assistant, Alexa, etc.)
Comprendre la reconnaissance vocale et le Traitement du Langage Naturel (NLP)
- Conversion de parole en texte et de texte en parole
- Traitement du langage naturel (NLP) pour l'IA conversationnelle
- Analyse des sentiments et détection d'intention
Intégration de la vision par ordinateur pour les assistants intelligents
- Reconnaissance d'images et détection d'objets
- Reconnaissance faciale et détection des sentiments
- Cas d'utilisation : agents virtuels avec capacités visuelles
Fusion multimodale : combiner la voix, le texte et la vision
- Comment l'IA multimodale traite plusieurs entrées
- Conception d'interactions fluides entre les modalités
- Études de cas : agents virtuels alimentés par IA avec des interfaces multimodales
Construire un assistant virtuel multimodal
- Mettre en place un cadre d'IA conversationnelle
- Connecter les API de reconnaissance vocale, NLP et vision par ordinateur
- Développer un prototype d'assistant intelligent
Déploiement des assistants alimentés par IA dans des applications du monde réel
- Intégration des agents virtuels sur les sites web et les applications mobiles
- Automatisation pilotée par l'IA pour le support client et l'expérience utilisateur
- Surveillance et amélioration de la performance des assistants IA
Défis et considérations éthiques
- Confidentialité et sécurité des données dans les assistants pilotés par l'IA
- Biases et impartialité dans les interactions avec l'IA
- Conformité réglementaire pour les assistants alimentés par IA
Tendances futures en IA multimodale pour les assistants intelligents
- Avancées dans les modèles de conversation pilotés par l'IA
- Personnalisation et apprentissage adaptatif dans les agents virtuels
- Rôle évoluant de l'IA dans l'interaction homme-machine
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Expérience avec la programmation Python
- Familiarité avec les API et les services d'IA basés sur le cloud
Public cible
- Concepteurs de produits
- Ingénieurs logiciel
- Professionnels du support client
14 Heures