Plan du cours

Introduction à la PNL

  • Qu'est-ce que le Traitement du Langage Naturel (PNL) ?
  • L'importance de la PNL dans les applications modernes d'intelligence artificielle
  • Bibliothèques populaires pour la PNL : NLTK, SpaCy, Hugging Face

Techniques de Prétraitement du Texte

  • Tokenisation et suppression des mots vides
  • Racinement et lemmatisation
  • Techniques de normalisation de texte

Sentiment Analysis

  • Introduction à l'analyse des sentiments
  • Effectuer une analyse des sentiments avec NLTK
  • Utiliser SpaCy pour une analyse des sentiments avancée

Techniques de PNL Avancées

  • Reconnaissance d'entités nommées (NER)
  • Classification textuelle
  • Modélisation linguistique avec des modèles pré-entraînés

Travail avec Google Colab

  • Introduction à l'environnement Google Colab
  • Configuration et gestion de projets PNL dans Colab
  • Collaboration sur des tâches PNL dans Colab

Applications du Monde Réel de la PNL

  • La PNL dans la santé, les finances et le support client
  • Utilisation de la PNL pour les chatbots et les assistants virtuels
  • Tendances futures dans la recherche en PNL

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts du traitement du langage naturel (TLN)
  • Familiarité avec Python programmation
  • Expérience avec Jupyter Notebooks ou environnements similaires

Public cible

  • Scientifiques des données
  • Développeurs ayant de l'expérience en Python
  • Enthusiastes de l'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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