LLMs et Agents IA : Transformer les Données Non Structurées

Aperçu

Rejoignez-nous pour une session éclairante sur la façon dont les Large Language Models (LLMs), les modèles GPT, et les agents AI redéfinissent le paysage des données non structurées. Découvrez le pouvoir transformateur de ces technologies pour convertir des données brutes en informations précieuses.

Apprenez-en davantage sur la Reconnaissance Optique de Caractères (OCR), le Traitement du Langage Naturel (NLP), et les workflows agentiques de pointe qui façonnent l'avenir de l'intelligence documentaire.

Hébergé sur YouTube, cet événement est incontournable pour quiconque s'intéresse aux domaines de l'Intelligence Artificielle et de l'Informatique. Acquérez une compréhension approfondie de la façon dont ces systèmes avancés sont utilisés pour optimiser et innover dans le traitement, l'analyse, et l'interprétation des données.

Programme

• Introduction aux LLM et Agents IA
Aperçu des modèles de langage étendus (LLM)
L'évolution et l'impact des agents IA
• Données non structurées : Défis et Opportunités
Comprendre les données non structurées
Applications potentielles et secteurs
• Techniques de Reconnaissance Optique de Caractères (OCR)
Principes de base de la technologie OCR
Outils et bibliothèques pour l'OCR
Intégration de l'OCR dans les flux de travail IA
• Fondamentaux du Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP)
Concepts clés et techniques du NLP
Prétraitement et tokenisation de texte
Reconnaissance d'entités nommées et analyse de sentiment
• Modèles de Langage Étendus en Action
Aperçu des modèles GPT et de leurs capacités
Ajustement fin et personnalisation des LLM
Études de cas des LLM traitant des données non structurées
• Agents IA et Flux de Travail Agentiques
Introduction aux agents autonomes
Conception de flux de travail avec des agents IA
Automatisation des processus décisionnels
• Transformer les Données Non Structurées en Insights
Stratégies pour extraire des insights exploitables
Techniques de visualisation et de reportage de données
Études de cas et applications industrielles
• Intégration et Mise en Œuvre
Intégrer les LLM et agents IA dans les systèmes existants
Considérations sur l'évolutivité et l'infrastructure
• Considérations Éthiques et de Confidentialité
Confidentialité des données dans les applications IA
Implications éthiques de l'utilisation des agents IA
• Projet Final
Développer une solution pour transformer des données non structurées en utilisant des LLM et des agents IA
Présentation et revue par les pairs des projets

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Sujets

Informatique