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Keep shoppingTraitement du langage naturel avec Deep Learning 1
63 students
Traitement du langage naturel avec Deep Learning 1
De la langue à l'information
Created byMadali Nabil
Last updated 1/2025
French
French [Auto],
What you'll learn
- Comprendre les bases du traitement de texte, y compris les techniques de tokenization, la normalisation du texte, et la gestion des données textuelles.
- Maîtriser les concepts fondamentaux de la modélisation de langage, leur application dans la prédiction de mots et la génération de text
- Être en mesure d'appliquer des techniques avancées telles que la correction orthographique pour améliorer la qualité du texte
- Acquérir des compétences pratiques dans la classification de texte, ainsi que dans l'analyse de sentiment
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Course content
8 sections • 47 lectures • 21h 5m total length
Requirements
- ce cours est accessible à un large éventail de personnes, des débutants aux apprenants plus expérimentés, et nous nous efforçons de rendre l'apprentissage aussi accessible que possible.
Description
Bienvenue dans notre cours de traitement du langage naturel ! Ce programme vous guidera à travers des concepts fondamentaux et des projets pratiques pour maîtriser l’analyse et la manipulation de textes à l'aide de techniques avancées d'intelligence artificielle.
Semaine 1 : Introduction au Traitement du Langage Naturel
Comprendre les bases du NLP et ses applications.
Aperçu des outils et bibliothèques utilisés dans le domaine.
Semaine 2 : Manipulation et Vectorisation de Texte
Techniques de prétraitement de texte : tokenisation, nettoyage et normalisation.
Introduction aux techniques de vectorisation : TF-IDF, Word2Vec, etc.
Semaine 3 : Premier Modèle de Classification de Texte
Comprendre les algorithmes de classification de texte.
Création de votre premier modèle de classification à l’aide de données textuelles.
Semaine 4 : La Modélisation du Langage
Exploration des modèles de langage : n-grammes et modèles probabilistes.
Introduction aux réseaux neuronaux dans la modélisation du langage.
Semaine 5 : Représentation Vectorielle des Mots
Apprentissage des représentations vectorielles des mots (Word Embeddings).
Différences entre les modèles classiques et modernes de représentation des mots.
Semaine 6 : Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN)
Comprendre le fonctionnement des réseaux neuronaux récurrents.
Apprentissage des applications des RNN en traitement du langage naturel.
Semaine 7 : Réseaux Seq2Seq avec Mécanisme d'Attention
Introduction aux réseaux Seq2Seq pour la traduction et autres applications.
Compréhension du mécanisme d'attention pour améliorer les performances des modèles.
Projets Pratiques
Projet 1 : Analyse de Sentiments à partir de Données Textuelles
Utilisation des techniques de classification pour prédire les sentiments dans des textes.
Projet 2 : Détection d'Entités Nommées sur des Données Textuelles
Développement d'un modèle pour extraire des informations clés comme des noms, des dates, etc.
Projet 3 : Traduction Automatique du Langage Naturel
Mise en œuvre d'un système de traduction automatique avec des modèles Seq2Seq.
Rejoignez-nous dans ce parcours fascinant pour transformer vos compétences en NLP et créer des modèles puissants pour analyser et comprendre le langage humain !
Who this course is for:
- Étudiants en informatique : Les étudiants en informatique qui souhaitent acquérir des compétences en traitement de texte, modélisation linguistique et analyse de texte trouveront ce cours bénéfique pour leur formation.
- Professionnels de l'informatique : Les professionnels de l'informatique, tels que les développeurs de logiciels et les ingénieurs en données, peuvent améliorer leurs compétences en traitement de texte pour des applications telles que la recherche d'information et l'analyse de données textuelles.
- Analystes de données : Les analystes de données cherchant à étendre leurs compétences dans le domaine de l'analyse de texte et de la modélisation linguistique peuvent utiliser ce cours comme ressource de formation.
- Curieux et autodidactes : Les personnes intéressées par le traitement de texte et l'analyse de texte, qu'elles aient une formation en informatique ou non, peuvent également bénéficier de ce cours pour développer une compréhension solide de ces domaines.