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

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