Formation Multimodal AI en Waterloo

Cette formation en Waterloo (en ligne ou sur site) s'adresse aux chercheurs, développeurs et data scientists en IA de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent exploiter les capacités multimodales de DeepSeek pour l'apprentissage multimodal, l'automatisation de l'IA et la prise de décision avancée.

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

• Mettre en œuvre l'IA multimodale de DeepSeek pour des applications texte, image et audio.
• Développer des solutions d'IA qui intègrent plusieurs types de données pour une meilleure compréhension.
• Optimiser et affiner les modèles DeepSeek pour l'apprentissage multimodal.
• Appliquer les techniques d'IA multimodale à des cas d'utilisation industriels réels.

Cette formation en Waterloo (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire à avancé, aux chercheurs et aux ingénieurs multimédia qui souhaitent construire des agents d'IA capables de comprendre et de générer des contenus multimodaux.

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

• Développer des agents d'intelligence artificielle 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 plus d'efficacité et de précision.
• Déployer des agents d'IA multimodaux dans des applications réelles.

Cette formation en direct dans Waterloo (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de l'IA de niveau avancé qui souhaitent améliorer leurs compétences en ingénierie rapide pour les applications multimodales de l'IA.

A 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 invites pour la génération de texte, d'image, 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 pilotés par l'IA intégrant de multiples formats de contenu.

Cette formation en Waterloo (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs d'IA de niveau avancé, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux chercheurs qui souhaitent construire des modèles d'IA multimodaux personnalisés à l'aide de frameworks open-source.

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

• Comprendre les principes 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 de textes, d'images et de sons.
• Déployer des modèles d'IA multimodale dans des applications réelles.

Cette formation en direct avec instructeur en Waterloo (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs industriels de niveau intermédiaire à avancé, aux spécialistes de l'automatisation et aux développeurs d'IA qui souhaitent appliquer l'IA multimodale pour le contrôle de la qualité, la maintenance prédictive et la robotique dans les usines intelligentes.

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

• Comprendre le rôle de l'IA multimodale dans l'automatisation industrielle.
• Intégrer les données des capteurs, la reconnaissance d'images et la surveillance en temps réel pour les usines intelligentes.
• Mettre en œuvre la maintenance prédictive à l'aide de 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 Waterloo (en ligne ou sur site) s'adresse aux linguistes de niveau intermédiaire, aux chercheurs en IA, aux développeurs de logiciels et aux professionnels qui souhaitent tirer parti de l'IA multimodale pour la traduction en temps réel et la compréhension des langues.

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

• Comprendre les principes 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.
• Mettre en œuvre la traduction en temps réel à l'aide d'API et de frameworks alimentés par l'IA.
• Intégrer la traduction pilotée par l'IA dans les applications commerciales.
• Analyser les considérations éthiques dans le traitement du langage par l'IA.

Cette formation en direct dans Waterloo (en ligne ou sur site) s'adresse aux concepteurs de produits, ingénieurs logiciels et professionnels de l'assistance à la clientèle de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent améliorer les assistants virtuels grâce à l'IA multimodale.

A l'issue 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 de l'image dans les assistants dotés d'IA.
• Construire des agents conversationnels interactifs avec des capacités vocales et visuelles.
• Utiliser les API pour la reconnaissance vocale, le NLP et la vision par ordinateur.
• Mettre en œuvre l'automatisation pilotée par l'IA pour l'assistance à la clientèle et l'interaction avec les utilisateurs.

Cette formation en direct avec instructeur en Waterloo (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire à avancé, aux chercheurs médicaux et aux développeurs d'IA qui souhaitent appliquer l'IA multimodale dans les diagnostics médicaux et les applications de soins de santé.

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

• Comprendre le rôle de l'IA multimodale dans les soins de santé modernes.
• Intégrer des données médicales structurées et non structurées pour des diagnostics pilotés par l'IA.
• Appliquer des techniques d'IA pour analyser les images médicales et les dossiers médicaux électroniques.
• Développer des modèles prédictifs pour le diagnostic des maladies et les recommandations de traitement.
• Mettre en œuvre le traitement de la parole et du langage naturel (NLP) pour la transcription médicale et l'interaction avec les patients.

Cette formation en direct avec instructeur en Waterloo (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de la finance de niveau intermédiaire, aux analystes de données, aux gestionnaires de risques et aux ingénieurs en IA qui souhaitent tirer parti de l'IA multimodale pour l'analyse des risques et la détection des fraudes.

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

• Comprendre comment l'IA multimodale est appliquée à la gestion des risques financiers.
• Analyser les données financières structurées et non structurées pour la détection des fraudes.
• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour identifier les anomalies et les activités suspectes.
• Exploiter le NLP et la vision par ordinateur pour l'analyse de documents financiers.
• Déployer des modèles de détection de la fraude pilotés par l'IA dans des systèmes financiers réels.

Cette formation en Waterloo (en ligne ou sur site) s'adresse aux concepteurs UI/UX de niveau débutant à intermédiaire, aux chefs de produit et aux chercheurs en IA qui souhaitent améliorer l'expérience des utilisateurs grâce à des interfaces multimodales alimentées par l'IA.

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

• Comprendre les principes 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 basées sur l'IA.
• Mettre en œuvre des technologies de reconnaissance vocale, de contrôle gestuel et de suivi oculaire.
• Évaluer l'efficacité et la facilité d'utilisation des systèmes multimodaux.

Cette formation en Waterloo (en ligne ou sur place) s'adresse aux créateurs de contenu de niveau intermédiaire, aux artistes numériques et aux professionnels des médias qui souhaitent apprendre comment l'IA multimodale peut être appliquée à diverses formes de création de contenu.

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

• Utiliser des outils d'IA pour améliorer la production musicale et vidéo.
• Générer un art visuel et des conceptions uniques avec l'IA.
• Créer des expériences multimédias interactives.
• Comprendre l'impact de l'IA sur les industries créatives.

Cette formation en Waterloo (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 plus efficaces qui peuvent voir, entendre et toucher.

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

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

Cette formation en Waterloo (en ligne ou sur site) s'adresse aux concepteurs UX/UI et aux développeurs frontaux de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser l'IA multimodale pour concevoir et mettre en œuvre des interfaces utilisateur capables de comprendre et de traiter diverses formes d'entrée.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables 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 interfaces utilisateur adaptatives et réactives.
• Comprendre les considérations éthiques de la collecte et du traitement des données utilisateur.

Cette formation en Waterloo (en ligne ou sur site) s'adresse aux chercheurs en IA de niveau intermédiaire, aux data scientists et aux ingénieurs en apprentissage automatique qui souhaitent créer des systèmes intelligents capables de traiter et d'interpréter des données multimodales.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables 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.
• Construire et entraîner des modèles capables de traiter des informations visuelles, textuelles et auditives.
• Évaluer les performances des systèmes d'IA multimodale.
• Aborder les questions d'éthique et de protection de la vie privée liées aux données multimodales.