Plan du cours

Introduction à l'apprentissage multimodal

  • Aperçu de l'IA multimodale
  • Défis liés au traitement des données multimodales
  • Avantages des LLM multimodaux

Comprendre les grands modèles linguistiques

  • Architecture des LLM les plus récents
  • Entraînement des LLM à l'aide de données multimodales
  • Études de cas : Applications réussies du LLM multimodal

Traitement des données multimodales

  • Techniques de prétraitement des données pour le texte, l'image et l'audio
  • Extraction de caractéristiques et apprentissage de la représentation
  • Intégration de données multimodales dans les LLM

Développement d'applications LLM multimodales

  • Conception d'interfaces utilisateur pour l'interaction multimodale
  • Les LLM dans les assistants virtuels et les chatbots
  • Créer des expériences immersives avec les LLM

Évaluation et optimisation des systèmes multimodaux

  • Mesures de performance pour les LLM multimodaux
  • Stratégies d'optimisation pour une meilleure précision et efficacité
  • Prise en compte des préjugés et de l'équité dans les systèmes multimodaux

Laboratoire pratique : Construction d'un projet LLM multimodal

  • Mise en place d'un ensemble de données multimodales
  • Implémentation d'un LLM multimodal pour un cas d'utilisation spécifique
  • Tester et affiner le système

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de l'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux
  • Expérience de la programmation Python
  • Familiarité avec le prétraitement des données pour différents types de données (texte, image, audio).

Public

  • Scientifiques des données
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Développeurs de logiciels
  • Chercheurs spécialisés dans l'IA et le traitement du langage naturel
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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