Programa do Curso

Introdução a Multimodal AI

  • Panorama da IA multimodal e das aplicações no mundo real
  • Desafios na integração de dados de texto, imagem e áudio
  • Investigação e avanços no estado da arte

Processamento de dados e engenharia de caraterísticas

  • Tratamento de conjuntos de dados de texto, imagem e áudio
  • Técnicas de pré-processamento para aprendizagem multimodal
  • Estratégias de extração de caraterísticas e fusão de dados

Construção de modelos multimodais com PyTorch e Hugging Face

  • Introdução ao PyTorch para aprendizagem multimodal
  • Utilização de Hugging Face Transformers para tarefas de PNL e visão
  • Combinação de diferentes modalidades num modelo de IA unificado

Implementação da fusão de fala, visão e texto

  • Integração do OpenAI Whisper para reconhecimento do discurso
  • Aplicação do DeepSeek-Vision ao processamento de imagens
  • Técnicas de fusão para aprendizagem multimodal

Formação e otimização de modelos Multimodal AI

  • Estratégias de formação de modelos para IA multimodal
  • Técnicas de otimização e afinação de hiperparâmetros
  • Abordar a distorção e melhorar a generalização do modelo

Implementação de Multimodal AI em aplicações do mundo real

  • Exportação de modelos para utilização na produção
  • Implantação de modelos de IA em plataformas de nuvem
  • Monitorização do desempenho e manutenção do modelo

Tópicos avançados e tendências futuras

  • Aprendizagem zero-shot e few-shot em IA multimodal
  • Considerações éticas e desenvolvimento responsável da IA
  • Tendências emergentes na investigação de IA multimodal

Resumo e próximos passos

Requisitos

  • Forte conhecimento dos conceitos de aprendizagem automática e aprendizagem profunda
  • Experiência com quadros de IA como PyTorch ou TensorFlow
  • Familiaridade com processamento de dados de texto, imagem e áudio

Público

  • Programadores de IA
  • Engenheiros de aprendizagem automática
  • Investigadores
 21 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

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