Les différents types de données et comment les préparer pour les réseaux neuronaux
- Nos sessions garanties
- Intelligence Artificielle
Formation Nvidia : Création d’agents IA à l’aide de modèles multimodaux
Objectifs
Les différents types de données et comment les préparer pour les réseaux neuronaux
Prérequis
Une connaissance de base des concepts du Deep Learning.
Une bonne maîtrise d’un framework de Deep Learning tel que TensorFlow, PyTorch ou Keras. Ce cours utilise PyTorch.
Un entretien en amont avec notre expert permet de prendre en compte le profil de chaque participant (niveau, objectifs et résultats attendus, contexte professionnel, enjeux…) et d’adapter le contenu de la formation si besoin. Cette formation ne peut être financée que dans le cadre d’un projet d’entreprise (prise en charge entreprise ou OPCO). Les dossiers à financement personnel et CPF ne sont pas pris en compte.
Public
Professionnels de l’IT
Formation(s) associée(s)
- Formation Nvidia : Développer des applications d’IA agentique à l’aide de modèles de langage grand format (LLM)
- Formation Développer des Agents IA sur Azure niveau avancé
- Formation Copilot Studio – Concevoir et Déployer des Agents IA
- Formation Microsoft 365 Copilot & Création d’Agents avec Copilot Studio
- Formation Création de Voice AI Agents avec Vapi, n8n et ElevenLabs
- Formation MS-4019 : Transformez vos processus métier quotidiens avec des agents
- Formation MS-4010 – Étendre Microsoft 365 Copilot avec des agents déclaratifs à l’aide de Visual Studio Code
- Formation AI-3026 : Développer des agents IA sur Azure
Dernière mise à jour
Bon à savoir
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Sessions garanties
La majorité de nos sessions proposées en distanciel sont garanties. Elles peuvent être enregistrées à la demande.
Travaux pratiques
Nos prestations
Les Modules
de formation
Utiliser les données provenant des caméras et du LiDAR pour prédire la position des objets.
Entraîner un modèle de pré-entraînement contrastif.
Conversion d’un modèle linguistique en modèle linguistique visuel (VLM).
Analysez des vidéos à l’aide de Cosmos Nemotron.
Convertir un modèle pré-entraîné pour qu’il accepte un type de données différent à l’aide de la projection.