Openskillroom

Ce que vous apprendrez ?

Comparer et contraster différentes approches NLP pour une tâche donnée.
Analyser et interpréter les résultats d'un modèle NLP pour répondre à une question spécifique.
Évaluer la performance de modèles NLP à l'aide de métriques appropriées.
Implémenter des algorithmes NLP de base à l'aide d'un langage de programmation comme Python.
Identifier les différentes techniques de traitement du langage naturel (NLP).

Prérequis

Connaissance de base de la linguistique (morphologie, syntaxe, sémantique). Familiarité avec les concepts de base de l'algèbre linéaire (vecteurs, matrices). Connaissance de base du calcul des probabilités et des statistiques. Expérience de programmation en Python (structures de données, boucles, fonctions). Compréhension de base des algorithmes et des structures de données. Capacité à travailler avec des ensembles de données volumineux. Connaissance de base des outils de ligne de commande (terminal, shell). Familiarité avec les concepts de machine learning (apprentissage supervisé, non supervisé). Capacité à lire et comprendre des articles scientifiques en anglais. Motivation à apprendre et à travailler de manière autonome.

Contenu de la Formation

Total: 16 Chapitres Total hours: 9

Introduction aux concepts de base du NLP
Traitement du texte et prétraitement
Représentation du texte (word embeddings)
Techniques de base de NLP (tokenisation, stemming, lemmatization)

N-grammes et modèles de langage
Analyse de sentiment
Techniques avancées de prétraitement du texte
Introduction aux modèles de classification de texte

Réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour le NLP
LSTM et GRU
Attention mechanisms
Applications des RNN au NLP (traduction automatique, génération de texte)

Transformers et modèles d'encodage-décodage
BERT et ses applications
Modèles de langage volumineux (LLM)
Applications avancées du NLP (question answering, summarization)

À TÉLÉCHARGER

À propos de l'instructeur

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Ahmed Zellou

ahmed.zellou@openskillroom.com

Ahmed Zellou Received his Ph.D. degree in Applied Sciences at the Mohammedia School of Engineers, Mohammed V University, Rabat, Morocco and ENSIMAG, Grenoble, France in 2008. He is currently a part-time Professor at Mohammed VI Polytechnic University and full Professor at ENSIAS, Mohamed V University in Rabat, Morocco. His research interests include parallel computing, Data quality, recommender system, indexation, and integration system, where he is the author/co-author of more than a hundred Scopus indexed publications. SKILLS DOMAINS • Data integration systems, complex information systems, Datawarehouse, and Web Semantic. • Modeling: Merise, UML1&2, BPMN. • Procedural and Object-oriented programming: Python, JAVA, C++, PHP. • Web development: HTML, CSS, JS and PHP. • Web Technologies: HTML, XML, PHP, Web Frameworks (Symfony, Laravel, CakePHP, CodeIgniter, Yii and Zend). • Databases, MYSQL, Postgress, Mongodb, ... Publications: ResearchGate : https://www.researchgate.net/profile/Zellou_Ahmed Scopus : https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=55644907000 Google Scholar : https://scholar.google.fr/citations?hl=fr&user=CjkVg9UAAAAJ

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