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Programa do Curso
Introdução à IA Multimodal
- O que é IA multimodal?
- Principais desafios e aplicações
- Visão geral dos principais modelos multimodais
Processamento de Texto e Compreensão da Linguagem Natural
- Aproveitamento de LLMs para agentes de IA baseados em texto
- Compreensão da engenharia de prompts para tarefas multimodais
- Ajuste fino de modelos de texto para aplicações específicas do domínio
Reconhecimento e Geração de Imagens
- Processamento de imagens com IA: classificação, legendagem e detecção de objetos
- Geração de imagens com modelos de difusão (Stable Diffusion, DALLE)
- Integração de dados de imagem com modelos baseados em texto
Processamento de Áudio e Fala
- Reconhecimento de fala com Whisper ASR
- Técnicas de síntese de texto para fala (TTS)
- Aprimoramento da interação do usuário com IA baseada em voz
Integração de Entradas Multimodais
- Criação de pipelines de IA para processar múltiplos tipos de entrada
- Técnicas de fusão para combinar dados de texto, imagem e áudio
- Aplicações do mundo real de agentes de IA multimodal
Implantação de Agentes de IA Multimodal
- Criação de soluções de IA multimodal baseadas em APIs
- Otimização de modelos para desempenho e escalabilidade
- Melhores práticas para implantar IA multimodal em produção
Considerações Éticas e Tendências Futuras
- Vieses e justiça na IA multimodal
- Questões de privacidade com dados multimodais
- Desenvolvimentos futuros em IA multimodal
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos fundamentos de aprendizado de máquina
- Experiência com programação em Python
- Familiaridade com frameworks de aprendizado profundo (por exemplo, TensorFlow, PyTorch)
Público-alvo
- Desenvolvedores de IA
- Pesquisadores
- Engenheiros multimídia
21 Horas
