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

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