Corso di formazione Agenti IA multimodali: integrazione di testo, immagini e voce

Introduzione all’IA multimodale

• Cos’è l’IA multimodale?
• Principali sfide e applicazioni possibili
• Presentazione dei principali modelli multimodali esistenti

Elaborazione del testo e comprensione del linguaggio naturale

• Utilizzo degli LLM per la creazione di agenti IA basati su testo
• Nozioni fondamentali sull’ingegneria dei prompt per compiti multimodali
• Tecniche di ottimizzazione dei modelli testuali per contesti specifici

Riconoscimento e generazione di immagini

• Elaborazione delle immagini tramite l’IA: classificazione, descrizione automatica e rilevamento degli oggetti
• Generazione di immagini mediante modelli basati su diffusione (ad esempio Stable Diffusion, DALL-E)
• Integrazione dei dati visivi nei sistemi basati sul testo

Elaborazione del suono e della voce

• Riconoscimento vocale tramite Whisper ASR
• Tecniche di sintesi del parlato da testo (TTS)
• Miglioramento dell’interazione utente grazie all’utilizzo di agenti vocali

Integrazione delle informazioni multimodali

• Costruzione di pipeline IA in grado di elaborare diversi tipi di input simultaneamente
• Metodi per la fusione di dati testuali, visivi e sonori
• Esempi pratici di applicazioni reali degli agenti IA multimodali

Distribuzione degli agenti IA multimodali

• Creazione di soluzioni basate su API per l’utilizzo di agenti IA multimodali
• Ottimizzazione dei modelli in termini di prestazioni e scalabilità
• Best practice per la messa in produzione degli agenti IA multimodali

Considerazioni etiche e prospettive future

• Bias e equità nell’utilizzo dell’IA multimodale
• Questioni legate alla privacy nei sistemi che elaborano dati multimodali
• Sviluppi futuri nell’ambito dell’IA multimodale

Riassunto e prossimi passi da intraprendere