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Plan du cours
Introduction au traitement automatique des langues (TAL)
- Vue d'ensemble du TAL et de ses applications
- Composants clés : syntaxe, sémantique et pragmatique
- Le rôle de la CLN dans le TAL
Compréhension des concepts de la CLN
- Définition et portée de la compréhension du langage naturel
- Différences entre la CLN et le TAL
- Algorithmes de base utilisés en CLN
Techniques de base de la CLN
- Tokenisation et segmentation des phrases
- Reconnaissance d'entités nommées (REN)
- Analyse des sentiments et classification de texte
Modélisation du langage en CLN
- Introduction aux modèles statistiques et neuronaux
- Exploration des embeddings de mots et des modèles sensibles au contexte
- Applications des modèles de langage dans les tâches de CLN
Défis de la CLN
- Ambiguïté dans le langage naturel
- Compréhension contextuelle et désambiguïsation
- Gestion des langues à ressources limitées
Applications de la CLN
- CLN dans les chatbots et assistants virtuels
- Extraction d'informations à partir de texte non structuré
- Études de cas dans divers secteurs
Tendances futures de la CLN
- Avancées en apprentissage profond pour la CLN
- Techniques émergentes pour la compréhension contextuelle
- L'avenir de la communication homme-machine
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissances de base en programmation (Python)
- Intérêt pour l'intelligence artificielle et les technologies du langage
Public cible
- Débutants en intelligence artificielle
- Étudiants en science des données
- Amateurs de technologies
14 Heures