Ce que vous apprendrez ?

  • Diagnostiquer et régler les problèmes courants lors de l'entraînement de modèles RNN et LSTM pour des tâches de traitement du langage naturel.
  • Décrire les architectures RNN et LSTM et expliquer leur application à l'analyse de données séquentielles textuelles.
  • Comparer les performances de RNN et LSTM pour la détection de thèmes et l'analyse des opinions sur différents jeux de données.
  • Construire et évaluer des modèles de classification d'opinions basés sur RNN et LSTM avec des métriques de performance précises.
  • Implémenter des modèles RNN et LSTM pour la détection de thèmes dans des corpus textuels à l'aide de TensorFlow et Keras.

Prérequis

  • Bases du Deep Learning et du NLP Compréhension des Réseaux de Neurones Récurrents (RNNs) et LSTMs Manipulation et Prétraitement des Données Textuelles Construction et Entraînement de Modèles sous TensorFlow et Keras Évaluation et Optimisation des Modèles NLP

Contenu de la Formation

Total: 11 Chapitres Total hours: 6-12
  • Introduction à la détection de thèmes
  • Défis et applications de l'analyse des opinions
  • Introduction aux RNN
  • Types de RNN (LSTM, GRU)
  • Architecture de modèle RNN pour la détection de thèmes
  • Introduction aux LSTM
  • Types de LSTM (Vanilla, Peephole)
  • Architecture de modèle LSTM pour l'analyse des opinions
  • Introduction à TensorFlow et Keras
  • Mise en œuvre d'un modèle RNN sous TensorFlow
  • Mise en œuvre d'un modèle LSTM sous Keras

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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Caractéristiques du cours

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

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