Formation LLMs in Multimodal Applications
L'intégration de différents types de données telles que le texte, l'image et l'audio représente l'avant-garde des applications LLM, permettant des systèmes d'IA plus complets et conscients du contexte.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists de niveau intermédiaire, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux développeurs de logiciels qui souhaitent appliquer Large Language Models (LLMs) aux données multimodales pour des applications d'IA avancées.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes de l'apprentissage multimodal avec les LLM.
- Implémenter les LLMs pour traiter et analyser des données texte, image et audio.
- Développer des applications qui exploitent les forces de l'intégration de données multimodales.
- Évaluer la performance des systèmes LLM multimodaux.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
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
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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- Intégrer des capacités d'IA dans les flux de travail en utilisant LangChain.
- Construire des chatbots et des assistants virtuels personnalisés pour divers cas d'utilisation.
- Effectuer des analyses et des traitements de données avancés avec des agents d'IA.
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- Intégrer des modèles d'IA dans des flux de travail d'entreprise sécurisés.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes de l'apprentissage et de la traduction multilingues avec les LLM.
- Mettre en œuvre des LLM pour traduire du contenu entre différentes langues.
- Créer et gérer des ensembles de données multilingues pour la formation des LLM.
- Développer des stratégies pour maintenir la cohérence et la qualité de la traduction.
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- Identifier les questions éthiques clés dans le développement de l'IA avec LangChain.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Identifier les questions et défis éthiques associés aux LLM.
- Appliquer les cadres et principes éthiques au déploiement du LLM.
- Évaluer l'impact sociétal des LLM et atténuer les risques potentiels.
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- Comprendre les concepts fondamentaux de LangChain et son rôle dans l'amélioration de l'expérience utilisateur sur le web.
- Implémenter LangChain dans les applications web pour créer des interfaces dynamiques et réactives.
- Intégrer les API dans les applications web pour améliorer l'interactivité et l'engagement des utilisateurs.
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- Mettre en place un environnement efficace pour affiner les modèles d'IA sur Ollama.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Intégrer LangChain avec les principales plateformes cloud telles que AWS, Azure et Google Cloud.
- Utiliser les API et les services basés sur le cloud pour améliorer les applications alimentées par LangChain.
- Mettre à l'échelle et déployer des agents conversationnels dans le nuage pour une interaction en temps réel.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques de surveillance et de sécurité dans les environnements en nuage.
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14 HeuresCette formation en direct dans Belgique (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser LangChain pour améliorer leurs capacités d'analyse et de visualisation des données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Automatiser l'extraction et le nettoyage des données en utilisant LangChain.
- Effectuer des analyses de données avancées en utilisant Python et LangChain.
- Créer des visualisations avec Matplotlib et d'autres bibliothèques Python intégrées à LangChain.
- Tirer parti de LangChain pour générer des informations en langage naturel à partir de l'analyse des données.
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14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre les concepts et l'architecture de base de LangChain et acquérir les compétences pratiques pour créer des applications alimentées par l'IA.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain.
- Mettre en place et configurer l'environnement LangChain.
- Comprendre l'architecture et comment LangChain interagit avec les grands modèles de langage (LLM).
- Développer des applications simples en utilisant LangChain.
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7 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent installer, configurer et utiliser Ollama pour exécuter des modèles d'IA sur leurs machines locales.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Ollama et ses capacités.
- Configurer Ollama pour exécuter des modèles d'IA locaux.
- Déployer et interagir avec les LLMs en utilisant Ollama.
- Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail d'IA.
- Explorer les cas d'utilisation pour le déploiement de l'IA locale dans diverses industries.