Formation Multimodal AI en Gand

Cette formation en direct, accompagnée par un formateur, à Gand (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux chercheurs, développeurs et scientifiques des données de niveau intermédiaire à avancé souhaitant exploiter les capacités multimodales de DeepSeek pour l'apprentissage transmodal, l'automatisation de l'IA et la prise de décision complexe.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en œuvre l'IA multimodale de DeepSeek pour des applications textuelles, visuelles et audio.
• Développer des solutions d'IA intégrant plusieurs types de données pour obtenir des analyses plus riches.
• Optimiser et affiner les modèles DeepSeek pour l'apprentissage transmodal.
• Appliquer les techniques d'IA multimodale à des cas d'usage industriels concrets.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur à Gand, s'adresse aux développeurs IA de niveau intermédiaire à avancé, aux chercheurs et aux ingénieurs multimédias souhaitant créer des agents IA capables de comprendre et de générer du contenu multimodal.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Développer des agents IA capables de traiter et d'intégrer des données textuelles, visuelles et vocales.
• Implémenter des modèles multimodaux tels que GPT-4 Vision et Whisper ASR.
• Optimiser les pipelines IA multimodaux pour améliorer l'efficacité et la précision.
• Déployer des agents IA multimodaux dans des applications réelles.

Cette formation en présentiel avec un formateur à Gand (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'IA avancés souhaitant améliorer leurs compétences en ingénierie de prompts pour les applications d'IA multimodale.

À l'issue 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 API des plateformes d'IA multimodale telles que GPT-4, Gemini et DeepSeek-Vision.
• Développer des flux de travail pilotés par l'IA intégrant plusieurs formats de contenu.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Gand (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs d'IA avancés, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux chercheurs souhaitant concevoir des modèles d'IA multimodaux personnalisés à l'aide de frameworks open source.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'apprentissage multimodal et de la fusion de données.
• Implémenter des modèles multimodaux en utilisant DeepSeek, OpenAI, Hugging Face et PyTorch.
• Optimiser et affiner les modèles pour l'intégration du texte, des images et de l'audio.
• Déployer des modèles d'IA multimodale dans des applications réelles.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur à Gand (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs industriels et spécialistes de l'automatisation de niveau intermédiaire à avancé, ainsi qu'aux développeurs d'IA qui souhaitent appliquer l'IA multimodale au contrôle qualité, à la maintenance prédictive et à la robotique dans les usines intelligentes.

À l'issue 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 la surveillance en temps réel pour les usines intelligentes.
• Mettre en œuvre une maintenance prédictive grâce à l'analyse de données pilotée par l'IA.
• Appliquer la vision par ordinateur pour la détection des défauts et l'assurance qualité.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, à Gand (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux linguistes de niveau intermédiaire, aux chercheurs en IA, aux développeurs logiciels et aux professionnels des affaires souhaitant exploiter l'IA multimodale pour la traduction en temps réel et la compréhension du langage.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de l'IA multimodale pour le traitement du langage.
• Utiliser des modèles d'IA pour traiter et traduire la parole, le texte et les images.
• Mettre en œuvre une traduction en temps réel à l'aide d'API et de frameworks alimentés par l'IA.
• Intégrer la traduction pilotée par l'IA dans des applications professionnelles.
• Analyser les considérations éthiques liées au traitement du langage par l'IA.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur à Gand (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux designers de produits, aux ingénieurs logiciels et aux professionnels du support client de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent enrichir leurs assistants virtuels grâce à l'IA multimodale.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre comment l'IA multimodale améliore les assistants virtuels.
• Intégrer le traitement de la parole, du texte et des images dans des assistants alimentés par l'IA.
• Construire des agents conversationnels interactifs dotés de capacités vocales et visuelles.
• Utiliser des API pour la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel (PLN) et la vision par ordinateur.
• Mettre en œuvre une automatisation pilotée par l'IA pour le support client et l'interaction utilisateur.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Gand (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de la santé, aux chercheurs médicaux et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent appliquer l'IA multimodale dans le diagnostic médical et les applications de santé.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle de l'IA multimodale dans la santé moderne.
• Intégrer des données médicales structurées et non structurées pour des diagnostics pilotés par l'IA.
• Appliquer des techniques d'IA pour analyser les images médicales et les dossiers de santé électroniques.
• Développer des modèles prédictifs pour le diagnostic de maladies et les recommandations de traitement.
• Mettre en œuvre la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel (TLN) pour la transcription médicale et l'interaction avec les patients.

Vertex AI met à disposition des outils puissants pour créer des workflows de LLM multimodale qui intègrent des données textuelles, audio et visuelles dans un pipeline unique. Grâce à la gestion des fenêtres de contexte longues et aux paramètres de l'API Gemini, il permet le déploiement d'applications avancées en matière de planification, de raisonnement et d'intelligence croisée entre les modalités.

Ce cours en présentiel avec instructeur (en ligne ou en classe) s'adresse aux praticiens de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir, développer et optimiser des workflows d'IA multimodale dans Vertex AI.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Exploiter les modèles Gemini pour traiter des entrées et sorties multimodales.
• Mettre en œuvre des workflows de type long-context pour des raisonnements complexes.
• Concevoir des pipelines intégrant l'analyse de texte, d'audio et d'images.
• Optimiser les paramètres de l'API Gemini pour améliorer les performances et réduire les coûts.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Travaux pratiques avec des workflows multimodaux.
• Exercices basés sur des projets pour des cas d'usage concrets de l'IA multimodale.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour convenir des détails.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, Gand s'adresse aux professionnels de la finance de niveau intermédiaire, aux analystes de données, aux gestionnaires des risques et aux ingénieurs en IA souhaitant exploiter l'IA multimodale pour l'analyse des risques et la détection de la fraude.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre comment l'IA multimodale est appliquée dans la gestion des risques financiers.
• Analyser des données financières structurées et non structurées pour la détection de la fraude.
• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour identifier les anomalies et les activités suspectes.
• Exploiter le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur pour l'analyse des documents financiers.
• Déployer des modèles de détection de la fraude alimentés par l'IA dans des systèmes financiers réels.

Cette formation en présentiel ou en ligne Gand, animée par un instructeur, s'adresse aux designers UI/UX débutants ou intermédiaires, aux chefs de produit et aux chercheurs en IA souhaitant améliorer les expériences utilisateur grâce à des interfaces multimodales propulsées par l'IA.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondements de l'IA multimodale et son impact sur l'interaction homme-machine.
• Concevoir et prototyper des interfaces multimodales à l'aide de méthodes d'entrée pilotées par l'IA.
• Mettre en œuvre la reconnaissance vocale, le contrôle gestuel et les technologies de suivi oculaire.
• Évaluer l'efficacité et l'utilisabilité des systèmes multimodaux.

Cette formation en direct animée par un formateur en Gand (en ligne ou sur site) s'adresse aux créateurs de contenu, artistes numériques et professionnels des médias de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre comment l'IA multimodale peut être appliquée à diverses formes de création de contenu.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser des outils d'IA pour améliorer la production musicale et vidéo.
• Générer des œuvres d'art visuelles et des designs uniques grâce à l'IA.
• Créer des expériences multimédias interactives.
• Comprendre l'impact de l'IA sur les industries créatives.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, est destinée aux ingénieurs roboticiens et chercheurs en IA de niveau avancé qui souhaitent utiliser l'IA multimodale pour intégrer différentes données sensorielles afin de créer des robots plus autonomes et efficaces capables de voir, entendre et toucher.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en œuvre une perception multimodale dans les systèmes robotiques.
• Développer des algorithmes d'IA pour la fusion de capteurs et la prise de décision.
• Concevoir des robots capables d'exécuter des tâches complexes dans des environnements dynamiques.
• Résoudre les défis liés au traitement des données en temps réel et à l'actionnement.

Cette formation en présentiel ou en ligne animée par un instructeur à Gand s'adresse aux designers UX/UI et aux développeurs front-end de niveau intermédiaire souhaitant utiliser l'IA multimodale pour concevoir et implémenter des interfaces utilisateur capables de comprendre et de traiter diverses formes d'entrée.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Concevoir des interfaces multimodales qui améliorent l'engagement des utilisateurs.
• Intégrer la reconnaissance vocale et visuelle dans les applications web et mobiles.
• Utiliser les données multimodales pour créer des interfaces adaptatives et réactives.
• Comprendre les considérations éthiques liées à la collecte et au traitement des données utilisateurs.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur, à Gand (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux chercheurs en IA, aux data scientists et aux ingénieurs en apprentissage automatique de niveau intermédiaire souhaitant développer des systèmes intelligents capables de traiter et d'interpréter des données multimodales.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• 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.
• Concevoir et entraîner des modèles capables de traiter des informations visuelles, textuelles et auditives.
• Évaluer les performances des systèmes d'IA multimodale.
• Traiter les questions éthiques et les enjeux liés à la confidentialité des données multimodales.