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Programa do Curso
Introdução à Inteligência Artificial Multimodal
- Visão geral da inteligência artificial multimodal e aplicações no mundo real
- Desafios na integração de dados textuais, imagens e áudio
- Pesquisas e avanços mais recentes
Processamento de Dados e Engenharia de Recursos
- Manipulação de conjuntos de dados textuais, imagens e áudio
- Técnicas de pré-processamento para aprendizado multimodal
- Estratégias de extração de recursos e fusão de dados
Construindo Modelos Multimodais com PyTorch e Hugging Face
- Introdução ao PyTorch para aprendizado multimodal
- Usando Transformers do Hugging Face para tarefas de processamento de linguagem natural (NLP) e visão computacional
- Combinando diferentes modalidades em um modelo AI unificado
Implementação da Fusão de Áudio, Visão e Texto
- Integração do OpenAI Whisper para reconhecimento de fala
- Aplicando DeepSeek-Vision para processamento de imagens
- Técnicas de fusão para aprendizado cross-modal
Treinamento e Otimização de Modelos Multimodais AI
- Estratégias de treinamento de modelos para IA multimodal
- Técnicas de otimização e ajuste de hiperparâmetros
- Lidando com vieses e melhorando a generalização do modelo
Implementação de IA Multimodal em Aplicações Reais
- Exportação de modelos para uso em produção
- Implantação de modelos AI em plataformas na nuvem
- Monitoramento de desempenho e manutenção do modelo
Tópicos Avançados e Tendências Futuras
- Aprendizado zero-shot e few-shot na IA multimodal
- Considerações éticas e desenvolvimento responsável de AI
- Tendências emergentes na pesquisa de IA multimodal
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Comprensão sólida dos conceitos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo
- Experiência com frameworks de IA como PyTorch ou TensorFlow
- Familiaridade com o processamento de dados de texto, imagem e áudio
Público-alvo
- Desenvolvedores de IA
- Engenheiros de aprendizado de máquina
- Pesquisadores
21 Horas
