Traitement du langage naturel avec Deep Learning 2

Bienvenue dans ce parcours captivant où vous découvrirez les secrets des réseaux de neurones avancés et leur application dans le traitement du langage naturel. Ce cours est conçu pour vous offrir une compréhension profonde des architectures modernes et de leur évolution, tout en vous fournissant des outils pratiques pour les implémenter dans vos propres projets.

Semaine 1 : Introduction
Nous commencerons par une introduction aux fondements des réseaux de neurones, en vous offrant les bases nécessaires pour bien comprendre le reste du cours.

Semaine 2 : Manipulation du texte et algorithme BPE
Apprenez à manipuler efficacement les données textuelles et découvrez l'algorithme BPE (Byte Pair Encoding) qui est essentiel pour le prétraitement du texte dans les modèles de NLP modernes.

Semaine 3 : La transition progressive des réseaux récurrents vers les réseaux Transformers
Explorez comment les réseaux récurrents (RNN) ont évolué pour laisser place aux puissants Transformers, une avancée majeure dans le traitement du langage.

Semaine 4 : La famille GPT et la notion de pré-entraînement
Plongez dans l'univers des modèles GPT et découvrez le processus essentiel de pré-entraînement qui rend ces modèles si puissants et efficaces pour une multitude d'applications.

Semaine 5 : Fine-tuning des modèles GPT pour vos propres applications
Apprenez à affiner les modèles GPT pour répondre spécifiquement aux besoins de vos projets, en personnalisant leur comportement et en optimisant leur performance.

Semaine 6 : Des réseaux décodeurs aux encodeurs bidirectionnels
Découvrez la transition entre les réseaux décodeurs traditionnels et les modèles bidirectionnels, qui permettent de mieux comprendre le contexte d’un texte.

Semaine 7 : Utiliser les réseaux BERT dans vos applications
BERT révolutionne la compréhension du langage. Cette semaine, vous apprendrez à l’utiliser pour des tâches spécifiques comme la classification de texte, la recherche d’information, et plus encore.

Semaine 8 : Les différentes variantes de BERT
Il existe plusieurs variantes de BERT adaptées à des cas d’utilisation spécifiques. Vous apprendrez à choisir la meilleure version selon votre besoin, de RoBERTa à DistilBERT.

Semaine 9 : Introduction aux réseaux encodeurs-décodeurs pour la traduction neuronale
Les réseaux encodeurs-décodeurs sont au cœur de la traduction automatique. Vous découvrirez comment ces modèles transforment le texte source en texte cible avec une précision impressionnante.

Semaine 10 : Tout résoudre en texte avec T5
Apprenez à utiliser T5, un modèle qui permet de traiter une vaste gamme de tâches de NLP sous un seul format unifié, de la traduction à la réponse à des questions complexes.

Semaine 11 : De l'instruction tuning au prompting
Explorez les méthodes d'instruction tuning et de prompting, qui permettent de guider les modèles pour obtenir des résultats plus précis et mieux adaptés aux demandes spécifiques.

Semaine 12 : Créez votre premier prompt sur LLaMA 3
Clôturez votre apprentissage en créant votre propre prompt sur LLaMA 3, un modèle de génération de texte de dernière génération, en mettant en pratique tout ce que vous avez appris.

Au terme de ce cours, vous aurez acquis des compétences précieuses et une compréhension complète des modèles de traitement du langage naturel les plus modernes. Ce parcours vous permettra de transformer vos idées en projets concrets et de vous distinguer dans le domaine dynamique de l'intelligence artificielle. Prêt à relever le défi ?