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Création de Modèles Séquentiels avec Keras pour la Traduction Automatique et le Résumé de Textes

Création de Modèles Séquentiels avec Keras pour la Traduction Automatique et le Résumé de Textes

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Par IDRISSI

Français

Date Début : 01/04/2025 Date Fin : 29/04/2025

Ce que vous apprendrez ?

  • Déboguer et améliorer les performances de modèles de traduction automatique et de résumé de texte en utilisant des techniques appropriées de régularisation et d'optimisation des hyperparamètres.
  • Décrire les différentes architectures et techniques d'optimisation utilisées dans la création de modèles séquentiels pour le traitement du langage naturel.
  • Évaluer les performances de modèles séquentiels pour la traduction et le résumé à l'aide de métriques appropriées (BLEU, ROUGE, etc.).
  • Construire et entraîner des modèles de résumé de texte avec Keras, en comparant différentes techniques d'attention.
  • Implémenter des modèles de traduction automatique (seq2seq) avec Keras en utilisant des architectures encodeur-décodeur.

Prérequis

  • Bases en Machine Learning et Deep Learning Maîtrise de Python et des bibliothèques associées (NumPy, Pandas, Matplotlib) Connaissance des modèles séquentiels et des réseaux de neurones récurrents (RNN, LSTM, GRU) Expérience avec Keras et TensorFlow Notions en traitement du langage naturel (NLP) et embeddings de mots Compréhension des tâches de traduction automatique et de résumé de textes

Contenu de la Formation

Total: 10 Chapitres Total hours: 6-12
  • Chapitre 1: Introduction à Keras
  • Chapitre 2: Introduction aux réseaux de neurones récurrents
  • Chapitre 3: Architecture de l'encoder-décodeur
  • Chapitre 4: Implémentation de la traduction automatique
  • Chapitre 5: Mécanisme d'attention
  • Chapitre 6: Intégration de l'attention dans les modèles de traduction automatique
  • Chapitre 7: Approches de résumé de texte
  • Chapitre 8: Implémentation de modèles de résumé de texte
  • Chapitre 9: Applications de la traduction automatique et du résumé de texte
  • Chapitre 10: Études de cas de projets réels

À TÉLÉCHARGER

Détails du cours en PDF

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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