Saviez-vous que les systèmes d'IA multimodaux échouent souvent non pas à cause de la faiblesse de leurs modèles, mais parce que leurs pipelines de données sous-jacents ne parviennent pas à unifier de manière fiable les caractéristiques textuelles, visuelles, audio et tabulaires ? Une infrastructure multimodale solide constitue le fondement d'une IA de pointe.

Cette formation courte a été conçue pour aider les professionnels du secteur à mettre en place une infrastructure de données robuste pour les applications d’IA multimodale et à automatiser le traitement de divers types de données, notamment le texte, les images et l’audio. À l’issue de cette formation, vous serez capable de concevoir des schémas unifiés pour le stockage des caractéristiques multimodales et de mettre en œuvre des pipelines ETL automatisés à l’aide d’outils d’orchestration de flux de travail, ce qui vous permettra de prendre en charge des systèmes d’IA multimodale évolutifs et prêts pour la production. À l’issue de cette formation de 4 heures, vous serez capable de : Créer un schéma de données unifié pour le stockage de caractéristiques d’apprentissage automatique multimodales. Mettre en œuvre des pipelines ETL automatisés à l’aide d’un outil d’orchestration de workflows. Ce cours est unique en son genre, car il associe l’ingénierie des caractéristiques multimodales à l’automatisation et à l’orchestration, vous donnant ainsi les moyens de transformer des ensembles de données fragmentés en pipelines cohérents et de haute qualité qui alimentent les modèles d’IA de nouvelle génération. Pour réussir ce projet, vous devez disposer des connaissances suivantes : Principes fondamentaux de la conception de bases de données Concepts de base de l’ETL Maîtrise du langage SQL Connaissance du stockage dans le cloud Notions de base en ingénierie des caractéristiques d’apprentissage automatique