Formation Multimodal AI en Dartmouth

Cette formation en présentiel ou en ligne, dirigée par un instructeur, dans <lieu> est destinée aux chercheurs, développeurs et scientifiques des données de niveau intermédiaire à avancé souhaitant exploiter les capacités multimodales de DeepSeek pour l'apprentissage croisé de modalités, l'automatisation de l'IA et la prise de décision avancée.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en œuvre l'IA multimodale de DeepSeek pour des applications textuelles, visuelles et audio.
• Développer des solutions d'IA intégrant plusieurs types de données pour obtenir des analyses plus riches.
• Optimiser et affiner les modèles DeepSeek pour l'apprentissage croisé de modalités.
• Appliquer les techniques d'IA multimodale à des cas d'utilisation industriels concrets.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Dartmouth (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs, chercheurs et ingénieurs multimédias de niveau intermédiaire à avancé souhaitant créer des agents IA capables de comprendre et de générer du contenu multimodal.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Développer des agents IA qui traitent et intègrent des données textuelles, visuelles et vocales.
• Mettre en œuvre des modèles multimodaux tels que GPT-4 Vision et Whisper ASR.
• Optimiser les pipelines d'IA multimodale pour l'efficacité et la précision.
• Déployer des agents IA multimodaux dans des applications réelles.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, à Dartmouth (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de l'IA avancés souhaitant perfectionner leurs compétences en ingénierie de prompts pour des applications d'IA multimodale.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de l'IA multimodale et ses applications.
• Concevoir et optimiser des prompts pour la génération de texte, d'images, d'audio et de vidéo.
• Utiliser les API des plateformes d'IA multimodale telles que GPT-4, Gemini et DeepSeek-Vision.
• Développer des flux de travail alimentés par l'IA intégrant plusieurs formats de contenu.

Cette formation en direct dirigée par un formateur à Dartmouth (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs d'IA avancés, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux chercheurs qui souhaitent construire des modèles d'IA multimodaux personnalisés à l'aide de frameworks open source.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de l'apprentissage multimodal et de la fusion de données.
• Implémenter des modèles multimodaux en utilisant DeepSeek, OpenAI, Hugging Face et PyTorch.
• Optimiser et affiner les modèles pour l'intégration du texte, des images et de l'audio.
• Déployer des modèles d'IA multimodale dans des applications du monde réel.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, Dartmouth s'adresse aux ingénieurs industriels, spécialistes de l'automatisation et développeurs d'IA de niveau intermédiaire à avancé souhaitant appliquer l'IA multimodale au contrôle de qualité, à la maintenance prédictive et à la robotique dans les usines intelligentes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle de l'IA multimodale dans l'automatisation industrielle.
• Intégrer les données capteurs, la reconnaissance d'images et la surveillance en temps réel pour les usines intelligentes.
• Mettre en œuvre une maintenance prédictive grâce à l'analyse de données pilotée par l'IA.
• Appliquer la vision par ordinateur pour la détection des défauts et l'assurance qualité.

Cette formation en direct animée par un formateur à Dartmouth (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux linguistes de niveau intermédiaire, aux chercheurs en IA, aux développeurs de logiciels et aux professionnels des affaires souhaitant tirer parti de l'IA multimodale pour la traduction en temps réel et la compréhension du langage.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'IA multimodale pour le traitement du langage.
• Utiliser des modèles d'IA pour traiter et traduire la parole, le texte et les images.
• Implémenter la traduction en temps réel à l'aide d'API et de frameworks propulsés par l'IA.
• Intégrer la traduction pilotée par l'IA dans des applications commerciales.
• Analyser les considérations éthiques dans le traitement du langage par l'IA.

Cette formation en direct, animée par un instructeur à Dartmouth (en ligne ou sur site), s'adresse aux concepteurs de produits, aux ingénieurs logiciels et aux professionnels du support client de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent enrichir leurs assistants virtuels à l'aide de l'IA multimodale.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre comment l'IA multimodale améliore les assistants virtuels.
• Intégrer le traitement de la parole, du texte et des images dans des assistants alimentés par l'IA.
• Construire des agents conversationnels interactifs dotés de capacités vocales et visuelles.
• Utiliser des API pour la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel (TLN) et la vision par ordinateur.
• Mettre en œuvre l'automatisation pilotée par l'IA pour le support client et l'interaction utilisateur.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, est dispensée à Dartmouth et s'adresse aux professionnels de la santé, aux chercheurs médicaux et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent appliquer l'IA multimodale aux diagnostics médicaux et aux applications de santé.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre le rôle de l'IA multimodale dans la santé moderne.
• Intégrer des données médicales structurées et non structurées pour les diagnostics fondés sur l'IA.
• Appliquer des techniques d'IA pour analyser les images médicales et les dossiers de santé électroniques.
• Développer des modèles prédictifs pour le diagnostic des maladies et les recommandations de traitement.
• Mettre en œuvre la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel (TLN) pour la transcription médicale et l'interaction avec les patients.

Vertex AI propose des outils puissants pour construire des workflows LLM multimodaux qui intègrent des données textuelles, audio et visuelles dans un pipeline unique. Grâce au support des fenêtres de contexte longues et aux paramètres de l'API Gemini, il permet de développer des applications avancées en matière de planification, de raisonnement et d'intelligence multimodale.

Cette formation en direct encadrée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux praticiens de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir, construire et optimiser des workflows IA multimodaux dans Vertex AI.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Exploiter les modèles Gemini pour des entrées et sorties multimodales.
• Mettre en œuvre des workflows à contexte long pour un raisonnement complexe.
• Concevoir des pipelines intégrant l'analyse de texte, d'audio et d'images.
• Optimiser les paramètres de l'API Gemini pour améliorer les performances et l'efficacité des coûts.

Format de la formation

• Cours interactifs et discussions.
• Travaux pratiques sur des workflows multimodaux.
• Exercices projectuels axés sur des cas d'utilisation multimodaux concrets.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

Cette formation en direct animée par un formateur à Dartmouth (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de la finance de niveau intermédiaire, aux analystes de données, aux gestionnaires des risques et aux ingénieurs en IA qui souhaitent tirer parti de l'IA multimodale pour l'analyse des risques et la détection de la fraude.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre comment l'IA multimodale est appliquée dans la gestion des risques financiers.
• Analyser les données financières structurées et non structurées pour détecter la fraude.
• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour identifier les anomalies et les activités suspectes.
• Exploiter le TALN (traitement automatique du langage naturel) et la vision par ordinateur pour l'analyse des documents financiers.
• Déployer des modèles de détection de la fraude basés sur l'IA dans des systèmes financiers réels.

Cette formation en direct, animée par un formateur dans Dartmouth (en ligne ou sur site), s'adresse aux concepteurs UI/UX débutants à intermédiaires, aux chefs de produit et aux chercheurs en IA qui souhaitent améliorer l'expérience utilisateur grâce à des interfaces multimodales alimentées par l'IA.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'IA multimodale et son impact sur l'interaction homme-machine.
• Concevoir et prototyper des interfaces multimodales en utilisant des méthodes d'entrée pilotées par l'IA.
• Mettre en œuvre des technologies de reconnaissance vocale, de contrôle par gestes et de suivi oculaire.
• Évaluer l'efficacité et l'utilisabilité des systèmes multimodaux.

Cette formation en direct, animée par un instructeur à Dartmouth (en ligne ou sur place), s'adresse aux créateurs de contenu, artistes numériques et professionnels des médias de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre à appliquer l'IA multimodale à différentes formes de création de contenu.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Utiliser des outils d'IA pour améliorer la production musicale et vidéo.
• Générer des œuvres d'art visuelles et des designs uniques à l'aide de l'IA.
• Créer des expériences multimédias interactives.
• Comprendre l'impact de l'IA sur les industries créatives.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Dartmouth (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en robotique et aux chercheurs en IA de niveau avancé qui souhaitent utiliser l'IA multimodale pour intégrer diverses données sensorielles afin de créer des robots plus autonomes et efficaces, capables de voir, d'entendre et de toucher.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en œuvre la perception multimodale dans les systèmes robotiques.
• Développer des algorithmes d'IA pour la fusion des capteurs et la prise de décision.
• Créer des robots capables d'effectuer des tâches complexes dans des environnements dynamiques.
• Aborder les défis liés au traitement des données en temps réel et à l'actionnement.

Cette formation en présentiel ou en ligne, encadrée par un formateur à Dartmouth, s'adresse aux concepteurs UX/UI et aux développeurs front-end de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser l'IA multimodale pour concevoir et mettre en œuvre des interfaces utilisateur capables de comprendre et de traiter divers types d'entrées.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Concevoir des interfaces multimodales qui améliorent l'engagement des utilisateurs.
• Intégrer la reconnaissance vocale et visuelle dans les applications web et mobiles.
• Utiliser les données multimodales pour créer des UI adaptatives et réactives.
• Comprendre les considérations éthiques liées à la collecte et au traitement des données des utilisateurs.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, en Dartmouth s'adresse aux chercheurs en IA, aux scientifiques des données et aux ingénieurs en apprentissage automatique de niveau intermédiaire qui souhaitent concevoir des systèmes intelligents capables de traiter et d'interpréter des données multimodales.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes de l'IA multimodale et ses applications.
• Mettre en œuvre des techniques de fusion de données pour combiner différents types de données.
• Concevoir et entraîner des modèles capables de traiter des informations visuelles, textuelles et auditives.
• Évaluer la performance des systèmes d'IA multimodale.
• Aborder les enjeux éthiques et les préoccupations relatives à la confidentialité liés aux données multimodales.