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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
14 Heures