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Plan du cours
Introduction au TLN
- Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ?
- Importance du TLN dans les applications modernes de l'IA
- Bibliothèques populaires pour le TLN : NLTK, SpaCy, Hugging Face
Techniques de prétraitement du texte
- Tokenisation et suppression des mots vides
- Stemming et lemmatisation
- Techniques de normalisation du texte
Analyse des sentiments
- Introduction à l'analyse des sentiments
- Réalisation d'analyses de sentiments avec NLTK
- Utilisation de SpaCy pour des analyses de sentiments avancées
Techniques avancées de TLN
- Reconnaissance d'entités nommées (NER)
- Classification de texte
- Modélisation du langage avec des modèles pré-entraînés
Travail avec Google Colab
- Introduction à l'environnement Google Colab
- Configuration et gestion de projets de TLN dans Colab
- Collaboration sur des tâches de TLN dans Colab
Applications réelles du TLN
- TLN dans les secteurs de la santé, de la finance et du service à la clientèle
- Utilisation du TLN pour les chatbots et les assistants virtuels
- Tendances futures de la recherche en TLN
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts du traitement du langage naturel
- Familiarité avec la programmation Python
- Expérience avec des environnements de type Jupyter Notebooks ou similaires
Audience
- Data scientists
- Développeurs avec de l'expérience en Python
- Passionnés d'IA
14 Heures
