Formation Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents
Multimodal AI transforme les assistants virtuels en intégrant des entrées textuelles, vocales et visuelles pour des expériences utilisateur plus naturelles et interactives. Ce cours explore la manière dont les assistants intelligents dotés d'IA tels que ChatGPT, Google Assistant et Alexa utilisent les capacités multimodales pour améliorer l'engagement et la réactivité.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux concepteurs de produits, aux ingénieurs logiciels et aux professionnels de l'assistance à la clientèle de niveau débutant ou intermédiaire qui souhaitent améliorer les assistants virtuels grâce à l'IA multimodale.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure 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 le support client et l'interaction avec l'utilisateur.
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 de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à Multimodal AI 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 Speech Recognition et NLP
- Conversion de la parole au texte et du texte à la parole
- Natural Language Processing (NLP) pour l'IA conversationnelle
- Analyse des sentiments et reconnaissance des intentions
Intégration Computer Vision 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 : Combinaison de la voix, du texte et de la vision
- Comment l'IA multimodale traite des entrées multiples
- Concevoir des interactions transparentes entre les différentes modalités
- Études de cas : Agents virtuels dotés d'IA et d'interfaces multimodales
Construire un assistant virtuel multimodal
- Mise en place d'un cadre d'IA conversationnelle
- Connecter les API de reconnaissance vocale, de NLP et de vision
- Développement d'un prototype d'assistant intelligent
Déployer des assistants dotés d'IA dans des applications réelles
- Intégration d'agents virtuels dans les sites web et les applications mobiles
- Automatisation pilotée par l'IA pour l'assistance à la clientèle et l'expérience utilisateur
- Contrôle et amélioration des performances des assistants intelligents
Défis et considérations éthiques
- Protection de la vie privée et sécurité des données dans les assistants pilotés par l'IA
- Biais et équité dans les interactions avec l'IA
- Conformité réglementaire des assistants alimentés par l'IA
Tendances futures dans Multimodal AI pour les assistants intelligents
- Progrès dans les modèles de conversation pilotés par l'IA
- Personnalisation et apprentissage adaptatif dans les agents virtuels
- Évolution du rôle 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 de la programmation Python.
- Familiarité avec les API et les services d'IA basés sur le cloud.
Public
- Concepteurs de produits
- Ingénieurs en logiciel
- Professionnels du support client
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- 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.
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- 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.
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- 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 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.
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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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- Utiliser des outils d'IA pour améliorer la production musicale et vidéo.
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- Créer des expériences multimédias interactives.
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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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- Déployer des modèles de détection de la fraude pilotés par l'IA dans des systèmes financiers 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 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 :
- 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.