Formation Multimodal AI en Lille

Cette formation en direct, animée par un instructeur en Lille (en ligne ou sur site), s'adresse aux chercheurs, développeurs et data scientists en IA de niveau intermédiaire à avancé souhaitant exploiter les capacités multimodales de DeepSeek pour l'apprentissage intermodal, l'automatisation de l'IA et la prise de décision avancée.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Implémenter l'IA multimodale de DeepSeek pour des applications liées au texte, à l'image et à l'audio.
• Développer des solutions d'IA intégrant plusieurs types de données afin d'obtenir des insights plus riches.
• Optimiser et affiner les modèles DeepSeek pour l'apprentissage intermodal.
• Appliquer des techniques d'IA multimodale à des cas d'usage industriels concrets.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs AI d'intermédiaire à avancé, chercheurs et ingénieurs multimédia souhaitant construire des agents IA capables de comprendre et générer du contenu multi-modal.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Développer des agents IA qui traitent et intègrent des données textuelles, d'images et vocales.
• Mettre en œuvre des modèles multi-modaux tels que GPT-4 Vision et Whisper ASR.
• Optimiser les pipelines IA multi-modaux pour l'efficacité et la précision.
• Déployer des agents IA multi-modaux dans des applications du monde réel.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de l'IA de niveau avancé qui souhaitent améliorer leurs compétences en ingénierie des prompts pour les applications d'IA multimodale.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondements 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 pour les 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 dirigée par un formateur à Lille (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs d'IA de niveau avancé, aux ingénieurs d'apprentissage automatique et aux chercheurs qui souhaitent construire des modèles d'IA multimodaux personnalisés en utilisant des frameworks open-source.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• 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.
• Optimiser et affiner les modèles pour l'intégration de texte, d'images et d'audio.
• Déployer des modèles d'IA multimodaux dans des applications réelles.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs industriels, spécialistes de l'automatisation et développeurs d'intelligence artificielle intermédiaires et avancés souhaitant appliquer une IA multimodale pour le contrôle 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 les données des capteurs, la reconnaissance d'images et le suivi en temps réel pour les usines intelligentes.
• Mettre en œuvre une maintenance prédictive à l'aide de l'analyse de données pilotée par IA.
• Appliquer la vision par ordinateur pour la détection des défauts et l'assurance qualité.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux linguistes de niveau intermédiaire, aux chercheurs en IA, aux développeurs logiciels et aux professionnels des affaires qui souhaitent exploiter l'IA multimodale pour la traduction en temps réel et la compréhension du langage.

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.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux concepteurs de produits, ingénieurs logiciels et professionnels du support client débutants à intermédiaires qui souhaitent améliorer les assistants virtuels avec l'intelligence artificielle multimodale.

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.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Lille (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de santé intermédiaires et avancés, aux chercheurs médicaux et aux développeurs AI qui souhaitent appliquer l'IA multimodale dans les diagnostics médicaux et les applications de soins de santé.

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.

Cette formation dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels financiers, analystes de données, gestionnaires de risques et ingénieurs en IA intermédiaires qui souhaitent utiliser l'IA multimodale pour l'analyse des risques et la détection de la fraude.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre comment l'IA multimodale est appliquée dans la gestion des risques financiers.
• Analyser les données financières structurées et non structurées pour détecter la fraude.
• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour identifier les anomalies et les activités suspectes.
• Utiliser le TALN (Traitement Automatique du Langage Naturel) et la vision par ordinateur pour l'analyse des documents financiers.
• Déployer des modèles de détection de fraude pilotés par l'IA dans les systèmes financiers réels.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux concepteurs UI/UX débutants à intermédiaires, aux gestionnaires de produits et aux chercheurs en IA souhaitant améliorer les expériences utilisateur grâce à des interfaces multimodales alimentées par l'IA.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux créateurs de contenu intermédiaires, artistes numériques et professionnels des médias qui souhaitent apprendre comment l'IA multimodale peut être appliquée à divers types de création de contenu.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

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

Cette formation animée par un instructeur, en présentiel (en ligne ou sur site), est destinée aux ingénieurs et chercheurs en IA de niveau avancé qui souhaitent utiliser l'IA multimodale pour intégrer diverses données sensorielles afin de créer des robots plus autonomes et efficaces capables de voir, d'entendre et de toucher.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Implémenter des capteurs multimodaux dans les systèmes robotiques.
• Développer des algorithmes d'IA pour la fusion sensorielle et la prise de décision.
• Créer des robots capables d'exécuter des tâches complexes dans des environnements dynamiques.
• Aborder les défis du traitement de données en temps réel et de l'actionnement.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux concepteurs UX/UI de niveau intermédiaire et aux développeurs front-end qui souhaitent utiliser l'IA multimodale pour concevoir et mettre en œuvre des interfaces utilisateur capables de comprendre et traiter divers types d'entrée.

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.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux chercheurs en IA de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux ingénieurs en apprentissage automatique qui souhaitent créer des systèmes intelligents capables de traiter et d'interpréter les données multimodales.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure 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.
• Construire et entraîner des modèles capables de traiter les informations visuelles, textuelles et auditives.
• Évaluer la performance des systèmes d'IA multimodale.
• Aborder les questions éthiques et les préoccupations relatives à la confidentialité liées aux données multimodales.