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Programa do Curso

Introdução à IA Multi-Modal

  • O que é IA multi-modal?
  • Desafios e aplicações principais
  • Visão geral dos modelos multi-modais líderes

Processamento de Texto e Entendimento do Linguagem Natural

  • Utilização de LLMs para agentes AI baseados em texto
  • Compreensão da engenharia de prompts para tarefas multi-modais
  • Afinamento de modelos textuais para aplicações específicas do domínio

Reconhecimento e Geração de Imagens

  • Processamento de imagens com IA: classificação, descrição 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 Voz e Áudio

  • Reconhecimento de voz com Whisper ASR
  • Técnicas de síntese de fala (TTS)
  • Melhoria da interação do usuário com IA baseada em voz

Integração de Entradas Multi-Modais

  • Construção de pipelines AI para processar vários tipos de entrada
  • Técnicas de fusão para combinar dados de texto, imagem e voz
  • Aplicações do mundo real dos agentes de IA multi-modais

Implantação de Agentes AI Multi-Modais

  • Construção de soluções AI multi-modais baseadas em API
  • Otimização de modelos para desempenho e escalabilidade
  • Melhores práticas para implantar IA multi-modal em produção

Considerações Éticas e Tendências Futuras

  • Viés e equidade na IA multi-modal
  • Preocupações de privacidade com dados multi-modais
  • Desenvolvimentos futuros na IA multi-modal

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

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