Formation Multimodal AI for Real-Time Translation
Multimodal AI révolutionne la traduction en temps réel et le traitement des langues en intégrant les entrées textuelles, vocales et visuelles pour permettre une communication multilingue transparente. Ce cours explore les technologies qui sous-tendent les systèmes de traduction IA en temps réel et leurs applications dans le commerce mondial, l'assistance à la clientèle et l'accessibilité.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux linguistes de niveau intermédiaire, aux chercheurs en IA, aux développeurs de logiciels et aux professionnels qui souhaitent tirer parti de l'IA multimodale pour la traduction en temps réel et la compréhension des langues.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes 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 la traduction en temps réel à l'aide d'API et de frameworks alimentés par l'IA.
- Intégrer la traduction pilotée par l'IA dans les applications commerciales.
- Analyser les considérations éthiques dans le traitement du langage par l'IA.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à Multimodal AI pour la traduction et le traitement du langage
- Qu'est-ce que l'IA multimodale ?
- Applications dans les domaines de la traduction, de la transcription et de la communication
- Aperçu des systèmes de traduction en temps réel alimentés par l'IA
Technologies de conversion de la parole au texte et Speech Recognition technologies
- Principes fondamentaux de la Speech Recognition automatique (ASR)
- Modèles de transcription alimentés par l'IA (Whisper, Google Speech-to-Text)
- Défis du traitement multilingue de la parole
Traitement de texte et traduction automatique neuronale
- Introduction à la traduction automatique (TA)
- Modèles et architectures de traduction automatique neuronale (NMT)
- Ajustement des modèles de traduction pour des domaines spécifiques
Intégration de Computer Vision pour la traduction multimodale
- Traduction image-texte (modèles IA basés sur l'OCR)
- Reconnaissance en temps réel de la langue des signes
- Traduction de textes à partir d'images et de vidéos
Construire un système de traduction IA en temps réel
- Connecter les entrées vocales, textuelles et visuelles pour la traduction
- Utilisation d'API d'IA pour la communication multilingue en temps réel
- Développement d'un prototype d'assistant de traduction en temps réel
Déployer la traduction assistée par IA dans les Business applications
- Automatiser le support client multilingue
- Améliorer la communication commerciale grâce à la traduction pilotée par l'IA
- Accessibilité des utilisateurs internationaux grâce à l'IA
Défis et considérations éthiques
- Biais et précision des modèles linguistiques de l'IA
- Confidentialité des données et problèmes de sécurité
- Implications juridiques et éthiques de la traduction assistée par ordinateur
Tendances futures de l'IA pour le traitement des langues
- Progrès dans les modèles de traduction en temps réel
- Apprentissage des langues par l'IA et communication interculturelle
- Applications émergentes de l'IA multimodale dans les industries mondiales
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base du traitement du langage naturel (NLP)
- Expérience de la programmation Python.
- Familiarité avec les API d'IA et les services basés sur le cloud.
Audience
- Linguistes
- Chercheurs en IA
- Développeurs de logiciels
- [Professionnels des marchés mondiaux
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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- Comprendre les principes 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 de textes, d'images et de sons.
- Déployer des modèles d'IA multimodale dans des applications réelles.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes 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 des technologies de reconnaissance vocale, de contrôle gestuel et de suivi oculaire.
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- Mettre en œuvre des modèles multimodaux tels que GPT-4 Vision et Whisper ASR.
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- Mettre en œuvre l'IA multimodale de DeepSeek pour des applications texte, image et audio.
- Développer des solutions d'IA qui intègrent plusieurs types de données pour une meilleure compréhension.
- Optimiser et affiner les modèles DeepSeek pour l'apprentissage multimodal.
- Appliquer les techniques d'IA multimodale à des cas d'utilisation industriels réels.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle de l'IA multimodale dans l'automatisation industrielle.
- Intégrer les données des capteurs, la reconnaissance d'images et la surveillance en temps réel pour les usines intelligentes.
- Mettre en œuvre la maintenance prédictive à l'aide de l'analyse de données pilotée par l'IA.
- Appliquer la vision par ordinateur pour la détection des défauts et l'assurance qualité.
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A 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.
- Construire et entraîner des modèles capables de traiter des informations visuelles, textuelles et auditives.
- Évaluer les performances des systèmes d'IA multimodale.
- Aborder les questions d'éthique et de protection de la vie privée liées aux données multimodales.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Utiliser des outils d'IA pour améliorer la production musicale et vidéo.
- Générer un art visuel et des conceptions uniques avec l'IA.
- Créer des expériences multimédias interactives.
- Comprendre l'impact de l'IA sur les industries créatives.
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre comment l'IA multimodale est appliquée à la gestion des risques financiers.
- Analyser les données financières structurées et non structurées pour la détection des fraudes.
- Mettre en œuvre des modèles d'IA pour identifier les anomalies et les activités suspectes.
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À l'issue 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 les images médicales et les dossiers médicaux électroniques.
- Développer des modèles prédictifs pour le diagnostic des maladies et les recommandations de traitement.
- Mettre en œuvre le traitement de la parole et du langage naturel (NLP) pour la transcription médicale et l'interaction avec les patients.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en œuvre la détection multimodale dans les systèmes robotiques.
- Développer des algorithmes d'IA pour la fusion de capteurs et la prise de décision.
- Créer des robots capables d'effectuer des tâches complexes dans des environnements dynamiques.
- Relever les défis du traitement des données et de l'actionnement en temps réel.
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A 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 de l'image dans les assistants dotés d'IA.
- Construire des agents conversationnels interactifs avec des capacités vocales et visuelles.
- Utiliser les API pour la reconnaissance vocale, le NLP et la vision par ordinateur.
- Mettre en œuvre l'automatisation pilotée par l'IA pour l'assistance à la clientèle et l'interaction avec les utilisateurs.
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21 HeuresCette formation en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux concepteurs UX/UI et aux développeurs frontaux de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser l'IA multimodale pour concevoir et mettre en œuvre des interfaces utilisateur capables de comprendre et de traiter diverses formes d'entrée.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables 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 utilisateur adaptatives et réactives.
- Comprendre les considérations éthiques de la collecte et du traitement des données utilisateur.
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14 HeuresCette formation en direct dans France (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de l'IA de niveau avancé qui souhaitent améliorer leurs compétences en ingénierie rapide pour les applications multimodales de l'IA.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'IA multimodale et ses applications.
- Concevoir et optimiser des invites pour la génération de texte, d'image, 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 de multiples formats de contenu.