Openskillroom

Ce que vous apprendrez ?

Construire et évaluer un pipeline complet de NLP pour résoudre un problème réel à l'aide des librairies mentionnées.
Extraire des insights significatifs à partir de données textuelles en utilisant des techniques NLP avancées.
Comparer et contraster les performances de différents modèles NLP, incluant BERT et GPT, sur des tâches spécifiques.
Implémenter des modèles de traitement du langage naturel (NLP) utilisant Gensim pour l'analyse de sujets et la modélisation des mots.
Identifier et appliquer les techniques de prétraitement de texte appropriées à l'aide de NLTK et SpaCy.

Prérequis

Bases en Traitement du Langage Naturel (NLP) Maîtrise de Python et des bibliothèques NLP (NLTK, SpaCy, Gensim, etc.) Connaissance des modèles de Deep Learning appliqués au NLP (RNN, LSTM, Transformers) Expérience avec les frameworks de Machine Learning et Deep Learning (TensorFlow, PyTorch) Manipulation et prétraitement des textes (tokenization, stemming, lemmatization, etc.) Compréhension des modèles de Transformers (BERT, GPT) et de leur fonctionnement Expérience avec la vectorisation des textes (TF-IDF, Word2Vec, GloVe, embeddings pré-entraînés) Techniques d’analyse de texte avancées : classification, résumé automatique, génération de texte

Contenu de la Formation

Total: 20 Chapitres Total hours: 6-12

Définition et applications du NLP
Préparation et nettoyage des données textuelles
Techniques de base de traitement du texte (tokenisation, stemming, lemmatisation)
Introduction à NLTK

Analyse de sentiment avec NLTK
Extraction d'entités nommées (NER) avec NLTK
Analyse de la fréquence des mots et création de nuages de mots
Techniques avancées de traitement du texte avec NLTK

Introduction à Spacy et ses fonctionnalités
Pipeline de traitement de Spacy
NER et analyse de dépendances avec Spacy
Comparaison entre NLTK et Spacy

Introduction aux Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
Utilisation de Gensim pour créer et utiliser des Word Embeddings
Applications des Word Embeddings dans des tâches de NLP
Analyse de similarité sémantique

Architecture de BERT et GPT
Utilisation de BERT et GPT pour des tâches de NLP (classification, génération de texte)
Fine-tuning de modèles pré-entraînés
Limites et considérations éthiques des grands modèles de langage

À TÉLÉCHARGER

À propos de l'instructeur

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IDRISSI

nouhaila.idrissi@openskillroom.com

Nouhaila IDRISSI est Maître de conférences en Informatique et en Intelligence Artificielle. Après avoir terminé ses études à l’ENSIAS, elle a obtenu un doctorat en informatique et en apprentissage profond de l’École Mohammadia d'ingénieurs (EMI). Notre formatrice dispose de compétences pluridisciplinaires et complémentaires en IA, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Data Warehousing, BI et Cloud computing. Parallèlement à ses activités académiques, Dr IDRISSI est une collaboratrice active dans le milieu industriel, contribuant à combler le fossé entre la recherche académique et les applications du monde réel.

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Aperçu de ce cours

2730 DH 35% off

4 days Restant à ce prix !

Caractéristiques du cours

Durée 6-12 hour
Language Français
Niveau de compétence.
CertificateNon
Nombre maximum d'inscrits
Type de formation

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