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Struttura del corso
Introduzione ai Modelli Multimodali Mistral
- Panoramica di Mistral Medium e delle sue capacità multimodalità
- Modelli OCR/documenti e casi d'uso
- Integrazione con gli ecosistemi open source
Pipeline OCR e Vision
- Fondamenti dell'OCR con i modelli Mistral
- Preprocessing di immagini e documenti scannerizzati
- Estrazione di testo strutturato da immagini
Comprensione Documentale
- Progettazione di pipeline NLP per documenti
- Riconoscimento delle entità, riepilogo e classificazione
- Collegamento cross-modale di dati testuali e visivi
Sistemi di Ricerca e Applicazioni di Conoscenza
- Sistemi di ricerca vision-testo
- Costruzione di ricerche semantiche con output OCR
- Repository di documenti aziendali
Applicazioni Assistive e Interattive
- Progettazione dell'interfaccia utente per assistenti multimodali
- Applicazioni di accessibilità (ad esempio, vision-to-text)
- Strumenti produttivi real-world
Prestazioni e Ottimizzazione
- Scalabilità delle pipeline multimodali
- Ottimizzazione delle prestazioni di inferenza
- Valutazione dei compromessi tra accuratezza ed efficienza
Casi Studio e Future Direzioni
- Applicazioni industriali dell'IA multimodale
- Tendenze di ricerca nell'OCR e nell'AI documentaria
- Considerazioni etiche sull'IA nelle attività vision-testo
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Una comprensione dei concetti di elaborazione del linguaggio naturale
- Esperienza con Python e framework ML
- Familiarità con i principi base della computer vision
Pubblico
- Team prodotto
- Ricercatori ML
- Ingegneri ML applicati
14 Ore