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Plan du cours
Introduction à l'IA Multi-Modale
- Qu'est-ce que l'IA multi-modale ?
- Défis clés et applications
- Aperçu des principaux modèles multi-modaux
Traitement du Texte et Compréhension de la Langue Naturelle
- Utilisation des LLM pour les agents IA basés sur le texte
- Comprendre l'ingénierie des prompts pour les tâches multi-modales
- Ajustement fin des modèles de texte pour les applications spécifiques à un domaine
Reconnaissance et Génération d'Images
- Traitement des images avec l'IA : classification, légendes et détection d'objets
- Génération d'images avec des modèles de diffusion (Stable Diffusion, DALLE)
- Intégration des données d'images avec les modèles basés sur le texte
Traitement du Son et de la Parole
- Reconnaissance vocale avec Whisper ASR
- Techniques de synthèse vocale (TTS)
- Amélioration des interactions utilisateur grâce à l'IA vocale
Intégration des Entrées Multi-Modales
- Construction de pipelines IA pour traiter plusieurs types d'entrées
- Techniques de fusion pour combiner les données textuelles, visuelles et vocales
- Applications réelles des agents IA multi-modaux
Déploiement d'Agents IA Multi-Modaux
- Construction de solutions IA multi-modales pilotées par API
- Optimisation des modèles pour la performance et l'évolutivité
- Meilleures pratiques pour le déploiement de l'IA multi-modale en production
Considérations Éthiques et Tendances Futures
- Biais et équité dans l'IA multi-modale
- Préoccupations de confidentialité avec les données multi-modales
- Développements futurs en IA multi-modale
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Une compréhension des fondamentaux de l'apprentissage machine
- Expérience en programmation Python
- Familiarité avec les frameworks d'apprentissage profond (par exemple, TensorFlow, PyTorch)
Public cible
- Développeurs IA
- Chercheurs
- Ingénieurs multimédia
21 Heures
