Formation IA Multimodale pour l'Automatisation Industrielle et la Fabrication
L'IA multimodale transforme l'automatisation industrielle et la fabrication en intégrant des données textuelles, d'images et de capteurs pour une meilleure efficacité et précision.
Cette formation interactive (en ligne ou sur place) est destinée aux ingénieurs industriels intermédiaires à avancés, aux spécialistes de l'automatisation et aux développeurs IA qui souhaitent appliquer l'IA multimodale pour la qualité, la maintenance prédictive et les robots dans les usines intelligentes.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'IA multimodale dans l'automatisation industrielle.
- Intégrer des données de capteurs, la reconnaissance d'images et un suivi en temps réel pour les usines intelligentes.
- Mettre en œuvre une maintenance prédictive grâce à l'analyse de données pilotée par IA.
- Appliquer la vision par ordinateur pour la détection de défauts et la garantie de qualité.
Format du cours
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour les arrangements.
Plan du cours
Introduction à l'IA multimodale pour l'automatisation industrielle
- Aperçu des applications de l'IA dans la manufacture
- Comprendre l'IA multimodale : texte, images et données des capteurs
- Défis et opportunités dans les usines intelligentes
Contrôle de Qualité et Inspections Visuelles Pilotées par l'IA
- Utilisation de la vision par ordinateur pour la détection des défauts
- Analyse en temps réel des images pour la garantie qualité
- Études de cas sur les systèmes de contrôle de qualité pilotés par l'IA
Maintenance Prédictive avec IA
- Détection d'anomalies basée sur des capteurs
- Analyse séquentielle pour la maintenance prédictive
- Implémentation d'alertes de maintenance pilotées par l'IA
Intégration des Données Multimodales dans les Usines Intelligentes
- Combinaison de IoT, vision par ordinateur et modèles d'IA
- Surveillance en temps réel et prise de décision
- Optimisation des flux de travail de l'usine avec l'automatisation IA
Robotique Pilotée par l'IA et Collaboration Humain-AI
- Amélioration de la robotique grâce à l'IA multimodale
- Automatisation pilotée par IA sur les lignes d'assemblage
- Robots collaboratifs (cobots) dans la manufacture
Déploiement et Échelonnement des Systèmes d'IA Multimodale
- Choix des cadres et outils d'IA appropriés
- Garantir l'évolutivité et l'efficacité dans les applications industrielles IA
- Meilleures pratiques pour le déploiement et la surveillance des modèles d'IA
Considérations Éthiques et Tendances Futurs
- Traiter les biais de l'IA dans l'automatisation industrielle
- Conformité réglementaire dans la manufacture pilotée par l'IA
- Tendances émergentes en IA multimodale pour les industries
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Une compréhension des systèmes d'automatisation industrielle
- Expérience avec les concepts de l'intelligence artificielle ou de l'apprentissage automatique
- Connaissances de base sur les données des capteurs et le traitement d'images
Public cible
- Ingénieurs industriels
- Spécialistes de l'automatisation
- Développeurs en intelligence artificielle
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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- Comprendre les fondamentaux de l'apprentissage multimodal et de la fusion de données.
- Mettre en œuvre des modèles multimodaux à l'aide de DeepSeek, OpenAI, Hugging Face et PyTorch.
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- Déployer des modèles d'IA multimodaux dans des applications réelles.
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Format du cours
- Cours interactif et discussion.
- Ateliers pratiques avec des flux de travail multimodaux.
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Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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- Optimiser et affiner les modèles DeepSeek pour l'apprentissage croisé-modal.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux de l'IA multimodale pour le traitement des langues.
- Utiliser des modèles IA pour traiter et traduire la parole, le texte et les images.
- Mettre en œuvre une traduction en temps réel à l'aide d'APIs et de frameworks alimentés par l'IA.
- Intégrer la traduction pilotée par l'IA dans les applications métier.
- Analyser les considérations éthiques du traitement du langage par IA.
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- 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.
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- Évaluer la performance des systèmes d'IA multimodale.
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À la fin de ce cours, les participants seront capables de :
- Comprendre comment l'IA multimodale est appliquée dans le gestion des risques financiers.
- Analyser les données financières structurées et non structurées pour la détection de fraudes.
- Mettre en œuvre des modèles AI pour identifier les anomalies et activités suspectes.
- Utiliser le NLP (traitement du langage naturel) et la vision par ordinateur pour l'analyse de documents financiers.
- Déployer des modèles de détection de fraudes basés sur AI dans les systèmes financiers réels.
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À la fin 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 des images médicales et des dossiers de santé électroniques.
- Développer des modèles prédictifs pour le diagnostic de maladies et les recommandations thérapeutiques.
- Implémenter la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel (NLP) pour la transcription médicale et l'interaction avec les patients.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en œuvre le sens multimodal dans les systèmes robotiques.
- Développer des algorithmes d'IA pour la fusion des données sensorielles et la prise de décision.
- Créer des robots capables d'exécuter des tâches complexes dans des environnements dynamiques.
- Aborder les défis liés au traitement des données en temps réel et à l'actuation.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre comment l'IA multimodale améliore les assistants virtuels.
- Intégrer le traitement du langage parlé, du texte et des images dans les assistants alimentés par IA.
- Créer des agents conversationnels interactifs avec des capacités vocales et visuelles.
- Utiliser des API pour la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur.
- Mettre en œuvre l'automatisation pilotée par IA pour le support client et l'interaction utilisateur.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des interfaces multimodales qui améliorent l'engagement utilisateur.
- Intégrer le traitement vocal et visuel dans les applications web et mobiles.
- Utiliser les données multimodales pour créer des interfaces d'utilisateur adaptatives et réactives.
- Comprendre les considérations éthiques relatives à la collecte et au traitement des données utilisateur.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les 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 APIs pour les plateformes d'IA multimodales telles que GPT-4, Gemini et DeepSeek-Vision.
- Développer des flux de travail pilotés par l'IA intégrant plusieurs formats de contenu.