Formation Prompt Engineering for Multimodal AI
Multimodal AI est la prochaine évolution de l'intelligence artificielle, permettant aux modèles de traiter et de générer du contenu à travers le texte, les images, l'audio et la vidéo d'une manière unifiée.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse 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.
Format du cours
- 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
- Qu'est-ce que l'IA multimodale ?
- Comment fonctionnent les modèles d'IA multimodale ?
- Cas d'utilisation dans diverses industries
[Principes fondamentaux
- Principes d'une conception efficace de l'invite
- Comprendre le comportement des réponses de l'IA
- Erreurs courantes et comment les éviter
Optimisation des messages-guides textuels
- Structurer les messages-guides pour une génération de texte précise
- Affiner les réponses en fonction des différents contextes
- Gestion de l'ambiguïté et de la partialité dans les invites textuelles
Génération et manipulation d'images
- Optimisation des invites pour les images générées par l'IA
- Contrôle du style, de la composition et des éléments
- Travailler avec des outils d'édition alimentés par l'IA
Traitement de l'audio et de la parole
- Générer de la parole à partir d'invites textuelles
- Amélioration et synthèse audio pilotées par l'IA
- Création d'interactions vocales avec l'IA
Création de contenu vidéo avec l'IA
- Génération de clips vidéo à l'aide de messages-guides basés sur l'IA
- Combinaison de textes, d'images et de sons générés par l'IA
- Édition et amélioration du contenu vidéo créé par l'IA
Intégration de Multimodal AI dans les flux de travail
- Combinaison de textes, d'images et de sons
- Construire des pipelines de contenu automatisés pilotés par l'IA
- Études de cas et applications réelles
Considérations éthiques et meilleures pratiques
- Préjugés de l'IA et modération du contenu
- Préoccupations en matière de protection de la vie privée dans l'IA multimodale
- Garantir une utilisation responsable de l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des modèles d'intelligence artificielle et de leurs applications
- Expérience de la programmation (Python recommandé)
- Familiarité avec les API et les flux de travail pilotés par l'IA
Public
- Chercheurs en IA
- Créateurs multimédias
- Développeurs travaillant avec des modèles multimodaux
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Prompt Engineering for Multimodal AI - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Concevoir des messages-guides avancés pour optimiser les réponses de l'IA.
- Contrôler et affiner le texte généré par l'IA pour en assurer la précision et la cohérence.
- Exploiter les techniques d'enchaînement d'invites et de gestion du contexte.
- Atténuer les biais et améliorer l'utilisation éthique de l'IA dans l'ingénierie des messages-guides.
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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.
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- Comprendre les principes fondamentaux de l'IA multimodale et son impact sur l'interaction homme-machine.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Développer des agents d'intelligence artificielle qui traitent et intègrent des données textuelles, visuelles et vocales.
- Mettre en œuvre des modèles multimodaux tels que GPT-4 Vision et Whisper ASR.
- Optimiser les pipelines d'IA multimodale pour plus d'efficacité et de précision.
- Déployer des agents d'IA multimodaux dans des applications réelles.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- 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.
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Multimodal AI for Industrial Automation and Manufacturing
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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 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.
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- 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.
- Exploiter le NLP et la vision par ordinateur pour l'analyse de documents financiers.
- Déployer des modèles de détection de la fraude pilotés par l'IA dans des systèmes financiers réels.
Multimodal AI for Healthcare
21 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire à avancé, aux chercheurs médicaux et aux développeurs d'IA qui souhaitent appliquer l'IA multimodale dans les diagnostics médicaux et les applications de soins de santé.
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.
Multimodal AI in Robotics
21 HeuresCette formation en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en robotique et aux 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 plus efficaces qui peuvent voir, entendre et toucher.
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.
Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents
14 HeuresCette formation en direct dans Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux concepteurs de produits, ingénieurs logiciels et professionnels de l'assistance à la clientèle de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent améliorer les assistants virtuels grâce à l'IA multimodale.
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.
Multimodal AI for Enhanced User Experience
21 HeuresCette formation en Canada (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.
Prompt Engineering for ChatGPT
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur place) s'adresse aux développeurs et chercheurs de niveau débutant à avancé qui souhaitent créer des messages-guides efficaces pour obtenir les réponses souhaitées de la part de ChatGPT.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes de l'ingénierie des messages-guides pour les modèles d'IA comme ChatGPT.
- Concevoir des messages-guides qui guident efficacement l'IA pour produire les résultats souhaités.
- Appliquer des considérations éthiques dans l'élaboration des messages-guides.
- Anticiper et s'adapter à l'évolution du paysage des interactions avec l'IA.