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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

Nombre de participants


Prix par participant

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