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Plan du cours

Introduction à l'IA multimodale pour les assistants intelligents

  • Qu'est-ce que l'IA multimodale ?
  • Applications de l'IA multimodale dans les assistants virtuels
  • Aperçu des assistants alimentés par l'IA (ChatGPT, Google Assistant, Alexa, etc.)

Compréhension de la reconnaissance vocale et du PLN

  • Conversion parole-texte et texte-parole
  • Traitement du langage naturel (PLN) pour l'IA conversationnelle
  • Analyse des sentiments et reconnaissance des intentions

Intégration de la vision par ordinateur pour les assistants intelligents

  • Reconnaissance d'images et détection d'objets
  • Reconnaissance faciale et détection des sentiments
  • Cas d'utilisation : Agents virtuels dotés de capacités visuelles

Fusion multimodale : Combiner la voix, le texte et la vision

  • Comment l'IA multimodale traite les entrées multiples
  • Concevoir des interactions fluides entre les modalités
  • Études de cas : Agents virtuels alimentés par l'IA avec interfaces multimodales

Construction d'un assistant virtuel multimodal

  • Mise en place d'un framework d'IA conversationnelle
  • Connexion des API de reconnaissance vocale, de PLN et de vision
  • Développement d'un prototype d'assistant intelligent

Déploiement des assistants alimentés par l'IA dans des applications réelles

  • Intégration des agents virtuels dans les sites web et les applications mobiles
  • Automatisation pilotée par l'IA pour le support client et l'expérience utilisateur
  • Surveillance et amélioration des performances de l'assistant IA

Défis et considérations éthiques

  • Confidentialité et sécurité des données dans les assistants alimentés par l'IA
  • Biais et équité dans les interactions de l'IA
  • Conformité réglementaire pour les assistants alimentés par l'IA

Tendances futures de l'IA multimodale pour les assistants intelligents

  • Avancées dans les modèles conversationnels alimentés par l'IA
  • Personnalisation et apprentissage adaptatif dans les agents virtuels
  • Le rôle évolutif de l'IA dans l'interaction homme-machine

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Expérience avec la programmation en Python
  • Connaissance des API et des services d'IA basés sur le cloud

Public visé

  • Concepteurs de produits
  • Ingénieurs logiciels
  • Professionnels du support client
 14 Heures

Nombre de participants


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