Prenez contact avec nous

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

Nombre de participants


Prix par participant

Cours à venir

Catégories Similaires