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Plan du cours
Introduction aux modèles multimodaux Mistral
- Aperçu de Mistral Medium et des capacités multimodales
- Modèles OCR/documents et cas d'utilisation
- Intégration avec les écosystèmes open source
Pipelines OCR et vision
- Fondements de l'OCR avec les modèles Mistral
- Traitement préalable des images et documents scannés
- Extraction de texte structuré à partir d'images
Compréhension des documents
- Conception de pipelines NLP pour les documents
- Reconnaissance d'entités, résumés et classification
- Liaison multimodale de données textuelles et visuelles
Applications de recherche et de connaissance
- Systèmes de recherche texte-vision
- Construction d'une recherche sémantique avec des résultats OCR
- Référentiels de documents d'entreprise
Applications assistives et interactives
- Conception d'interfaces utilisateur pour les assistants multimodaux
- Applications d'accessibilité (par exemple, vision-texte)
- Outils de productivité réels
Prestations et optimisation
- Mise à l'échelle des pipelines multimodaux
- Ajustement des performances d'inférence
- Évaluation des compromis entre précision et efficacité
Études de cas et directions futures
- Applications industrielles de l'IA multimodale
- Tendances de recherche en OCR et IA documentaire
- Considérations d'IA responsable dans les tâches texte-vision
Bilan et étapes suivantes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de traitement du langage naturel
- Une expérience avec Python et les frameworks d'IA
- Une familiarité avec les bases de la vision par ordinateur
Public cible
- Équipes produit
- Cheercheurs en IA
- Ingénieurs appliqués en IA
14 Heures