Natural Language Processing Training
450,00 EUR
- 50 hours
Le cours de Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) offre une exploration approfondie de l'utilisation des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser et traiter de grandes quantités de données en langage naturel. Alors que le TALN continue de stimuler les progrès en IA, ce cours vous dote des compétences essentielles pour poursuivre une carrière en tant qu'ingénieur NLP. Tout au long du cours, vous approfondirez des concepts clés tels que la traduction automatique statistique, les modèles neuronaux, les modèles de similarité sémantique profonde (DSSM), l'intégration de bases de connaissances neuronales et les techniques d'apprentissage par renforcement profond. De plus, vous explorerez l'application des modèles neuronaux dans la légende d'images et la réponse à des questions visuelles, en utilisant le Natural Language Toolkit (NLTK) de Python.
Caractéristiques principales
Langue
Cours et matériel en anglais
Niveau
Niveau débutant - intermédiaire
Accès d'un an
à la plateforme et aux enregistrements des cours
6 heures de cours vidéo
28 heures de cours en direct en ligne (Inscription flexible)
Temps d'étude
Recommandation de 50 heures de temps d'étude
Laboratoire virtuel inclus
et 2 projets de fin de cours
Pratique
2 Test d'évaluation
Pas d'examen
mais attestation de fin de formation incluse
Résultats d'apprentissage
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
Effectuer le traitement de texte
Comprendre et mettre en œuvre des techniques pour prétraiter et analyser efficacement les données textuelles.
Développer des modules PNL
Créer des composants NLP fonctionnels capables de réaliser des tâches telles que la modélisation de la langue et la génération de texte
Construire des modèles de parole
Concevez des modèles de base capables de convertir la parole en texte et vice versa, facilitant ainsi une interaction homme-ordinateur fluide
Travaillez avec des pipelines NLP
Construisez et gérez des flux de travail NLP de bout en bout, en assurant un traitement efficace des données et l'intégration des modèles
Classer et regrouper du texte
Appliquez des algorithmes pour catégoriser et regrouper des textes similaires, aidant dans des tâches telles que la modélisation de sujets et l'analyse des sentiments.
Contenu d'e-learning
Travailler avec un corpus de textes
Leçon 1
- Aperçu du cours
- Accédez et utilisez le corpus intégré de NLTK
- Chargement d'un corpus
- Distribution de fréquence conditionnelle
- Exemple de ressources lexicales
Traitement de texte brut avec NLTK
Leçon 2
- Travailler avec un pipeline NLP
- Mise en œuvre de la tokenisation
- Expressions régulières utilisées dans la tokenisation
Langage naturel
Leçon 3
Exemple pratique de classification de texte dans le monde réel
Leçon 4
- Classification de texte par le théorème de Bayes naïf
- Application de prédiction de l'âge
- Application de classification de documents
Trouver des informations utiles dans des tas de texte
Leçon 5
- Hiérarchie des idées ou morcellement
- Chunking dans NLTK Python
- Segmentation de motifs non chunk dans NLTK
Analyse de texte
Leçon 6
Développer une application de reconnaissance vocale en utilisant Python
Leçon 7
- Module de reconnaissance vocale Python
- Reconnaissance vocale avec des réseaux neuronaux récurrents
- Reconnaissance vocale avec des réseaux neuronaux convolutionnels
Plus de sujets
Leçon 8
- Extraction de caractéristiques
- Apprentissage automatique
- Kits d'outils Python
- Emballage
- Apprentissage profond
- Démonstrations
Contenu du cours en direct
Introduction à la PNL
Leçon 1
- Définition et portée du TAL
- Applications réelles et importance du TAL
- Des terminologies de base telles que corpus, tokenisation et analyse syntaxique
Analyse de données textuelles
Leçon 2
- Techniques de prétraitement des données : tokenisation, suppression des mots vides et racinisation, lemmatisation
- Exploration et visualisation des données textuelles
- Ingénierie des caractéristiques
- Classification de texte - analyse de sentiment en utilisant NLTK - Classificateur Bayésien Naïf
Vectorisation de texte NLP
Leçon 3
- Représentation vectorielle de texte - encodage one hot
- Comprendre la technique BoW
- TFIDF
Représentations distribuées
Leçon 4
- Les plongements de mots et leur importance en TALN
- Explication détaillée des plongements Word2Vec et Glove
- Formation et utilisation d'embeddings de mots pré-entraînés
Traduction automatique et recherche de documents
Leçon 5
- Systèmes de traduction automatique et leurs applications
- Construire un système de traduction automatique basique
- Introduction à la recherche de documents en utilisant TF-IDF et BM25
- Métriques d'évaluation pour la traduction automatique et la recherche d'informations
Modèles de séquence
Leçon 6
- Introduction à la modélisation de séquences en TALN
- Réseaux de neurones récurrents (RNN) et leurs applications
- Application des modèles de séquence dans l'analyse des sentiments
- Défis dans l'entraînement des RNN tels que les gradients qui s'évanouissent
Modèles d'attention
Leçon 7
- Modèles de séquence à séquence
- Introduction aux mécanismes d'attention en TAL
- Exploration approfondie de l'architecture des transformateurs
- Modèles modernes de TAL comme BERT et GPT qui utilisent des mécanismes d'attention
Analyse audio
Leçon 8
- Écosystème Python pour l'analyse audio
- Lecture et exécution de fichiers audio à l'aide des bibliothèques Python
- Charger, visualiser et manipuler des données audio
Traitement du signal numérique et extraction de caractéristiques
Leçon 9
- Notions de base du traitement du signal
- Analyse fréquentielle en utilisant python
- Introduction aux MFCC et autres caractéristiques spectrales
- Implémentation de l'extraction de caractéristiques en Python
- Comparer différentes techniques d'extraction de caractéristiques
Apprentissage profond pour la parole
Leçon 10
- Application de l'apprentissage automatique dans l'audio
- Construction de modèles d'apprentissage profond pour la reconnaissance vocale
- Apprentissage par transfert pour la reconnaissance vocale
Synthèse audio et modèles génératifs pour l'audio
Leçon 11
- Introduction aux réseaux antagonistes génératifs (GANs) pour l'audio
- Génération d'échantillons audio réalistes à l'aide de GANs
- Génération de musique avec l'apprentissage profond
- Application de l'apprentissage profond à la génération de musique
- Comprendre et mettre en œuvre des modèles pour la composition musicale
Qui devrait s'inscrire à ce programme ?
Le cours de Traitement Automatique du Langage Naturel est idéal pour toute personne souhaitant se familiariser avec ce domaine émergent et passionnant de l'intelligence artificielle (IA)
Prérequis
Les apprenants doivent avoir une compréhension de base des mathématiques, des statistiques, de la science des données et de l'apprentissage automatique.
Data Scientists et Analystes
Ingénieurs en apprentissage automatique et IA
Développeurs de logiciels
Chercheurs et universitaires
Professionnels du commerce et du marketing
Étudiants en programmes de licence/maitrise
Questions Fréquemment Posées
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