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Durée 21 heures
Plan du cours
Introduction à l'IA multimodale
- Qu'est-ce que l'IA multimodale ?
- Défis clés et applications
- Aperçu des modèles multimodaux leaders du marché
Traitement du texte et compréhension du langage naturel
- Tirer parti des LLM (Large Language Models) pour les agents IA textuels
- Comprendre l'ingénierie des prompts pour les tâches multimodales
- Affiner les modèles textuels pour des applications spécifiques au domaine
Reconnaissance et génération d'images
- Traitement des images avec l'IA : classification, légendage et détection d'objets
- Génération d'images avec des modèles de diffusion (Stable Diffusion, DALLE)
- Intégration des données d'images avec des modèles textuels
Traitement de la parole et de l'audio
- Reconnaissance de la parole avec Whisper ASR
- Techniques de synthèse vocale (TTS)
- Amélioration de l'interaction utilisateur avec l'IA basée sur la voix
Intégration des entrées multimodales
- Construction de pipelines IA pour le traitement de multiples types d'entrées
- Techniques de fusion pour combiner les données textuelles, visuelles et vocales
- Applications réelles des agents IA multimodaux
Déploiement des agents IA multimodaux
- Construction de solutions IA multimodales pilotées par API
- Optimisation des modèles pour les performances et l'évolutivité
- Bonnes pratiques pour le déploiement de l'IA multimodale en production
Considérations éthiques et tendances futures
- Biais et équité dans l'IA multimodale
- Questions de confidentialité liées aux données multimodales
- Développements futurs dans le domaine de l'IA multimodale
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des fondamentaux de l'apprentissage automatique
- Une expérience en programmation Python
- Une familiarité avec les frameworks d'apprentissage profond (par ex., TensorFlow, PyTorch)
Audience cible
- Développeurs IA
- Chercheurs
- Ingénieurs multimédias
