Natural Language Processing Training

Natural Language Processing Training

Le cours « Traitement du langage naturel (TLN) » explore en profondeur la manière dont les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour analyser et traiter de grandes quantités de données en langage naturel. Alors que le TLN continue de faire progresser l'IA, ce cours vous permet d'acquérir les compétences essentielles pour poursuivre une carrière d'ingénieur en TLN.

Tout au long du cours, vous approfondirez des concepts clés tels que la traduction automatique statistique, les modèles neuronaux, les modèles de similarité sémantique profonde (DSSM), l'intégration de bases de connaissances neuronales et les techniques d'apprentissage par renforcement profond. En outre, vous explorerez l'application des modèles neuronaux au sous-titrage d'images et à la réponse visuelle aux questions, en tirant parti du Python's Natural Language Toolkit (NLTK).

Principales caractéristiques

• Cours et matériel en anglais
• Niveau débutant - intermédiaire
• Accès d'un an à la plateforme et aux enregistrements des cours

• 6 heures de leçons vidéo
• 28 heures de cours en ligne en direct (inscription flexible)
• 50 heures de temps d'étude recommandées
• 2 projets de fin de cours
• Laboratoire virtuel inclus pour s'entraîner
• 2 tests d'évaluation
• Pas d'examen mais une certification de fin de formation incluse

Résultats d'apprentissage :

• Effectuer le traitement de texte : comprendre et mettre en œuvre des techniques pour prétraiter et analyser efficacement les données textuelles.
• Développer des modules de TALN : créer des composants TALN fonctionnels capables d'effectuer des tâches telles que la modélisation du langage et la génération de texte.
• Créer des modèles de parole : concevoir des modèles de base capables de convertir la parole en texte et vice versa, facilitant ainsi une interaction transparente entre l'homme et la machine.
• Travailler avec des pipelines de TALN : construire et gérer des flux de travail de TALN de bout en bout, garantissant un traitement efficace des données et une intégration des modèles.
• Classifier et regrouper des textes : appliquer des algorithmes pour catégoriser et regrouper des textes similaires, facilitant ainsi des tâches telles que la modélisation de sujets et l'analyse des sentiments.

Public cible

• Scientifiques et analystes de données : professionnels cherchant à améliorer leur capacité à traiter et analyser de grands volumes de données textuelles non structurées.
• Ingénieurs en apprentissage automatique et en IA : personnes cherchant à se spécialiser dans le traitement du langage naturel pour développer des applications intelligentes capables de comprendre et d'interpréter le langage humain.
• Développeurs de logiciels : programmeurs intéressés par l'intégration de capacités de traitement du langage dans des applications telles que les chatbots et les assistants virtuels.
• Chercheurs et universitaires : personnes menant des recherches en linguistique informatique ou dans des domaines connexes.
• Professionnels du commerce et du marketing : personnes souhaitant tirer parti du traitement automatique du langage naturel pour l'analyse des sentiments, la connaissance des clients et la prise de décision basée sur les données.

Admissibilité

Le cours de traitement automatique du langage naturel est idéal pour tous ceux qui souhaitent se familiariser avec ce domaine émergent et passionnant de l'intelligence artificielle (IA), notamment les scientifiques des données, les responsables de l'analyse, les analystes de données, les ingénieurs de données et les architectes de données.

Prérequis

Les apprenants souhaitant s'inscrire au cours de traitement du langage naturel doivent avoir des connaissances de base en mathématiques, statistiques, Data Science et apprentissage automatique.

Contenu du coursContenu e-learning

1. Travailler avec un corpus de textes

• Présentation du cours
• Accéder et utiliser le corpus intégré de NLTK
• Charger un corpus
• Distribution de fréquence conditionnelle
• Exemple de ressources lexicales

2. Traitement de texte brut avec NLTK

• Travailler avec un pipeline NLP
• Implémentation de la segmentation en unités lexicales
• Expressions régulières utilisées dans la segmentation en unités lexicales

3. Langage naturel

4. Exemple pratique de classification de texte dans le monde réel

• Classification de texte Naive Bayes
• Application de prédiction d'âge
• Application de classification de documents

5. Trouver des informations utiles dans des piles de texte

• Hiérarchie des idées ou découpage en segments
• Découpage en segments dans Python NLTK
• Découpage en segments de motifs non segmentés dans NLTK

6. Analyse de texte

7. Développement d'une application de synthèse vocale en Python

• Module de reconnaissance vocale en Python
• Synthèse vocale avec des réseaux naturels récurrents
• Synthèse vocale avec des réseaux neuronaux convolutifs

8. Autres sujets

• Extraction de caractéristiques
• Apprentissage automatique
• Boîtes à outils Python
• Ensembles de données
• Apprentissage profond
• Démonstrations

Contenu du cours en direct

1. Introduction au traitement automatique des langues (TAL)

• Définition et portée du TAL
• Applications concrètes et importance du TAL
• Terminologies de base telles que corpus, tokenisation et analyse syntaxique

2. Analyse des données textuelles

• Techniques de prétraitement des données : tokenisation, suppression des mots vides et lemmatisation
• Exploration et visualisation des données textuelles
• Ingénierie des fonctionnalités
• Classification des textes - analyse des sentiments à l'aide du classificateur Naive Bayes de NLTK

3. Vectorisation des textes en NLP

• Représentation vectorielle du texte - encodage one hot
• Comprendre la technique BoW
• TFIDF

4. Représentations distribuées

• Intégration de données dans les modèles et leur importance en TAL
• Explication détaillée de l'intégration de données dans Word2Vec et Glove
• Formation et utilisation de l'intégration de données dans des modèles de mots pré-entraînés

5. Traduction automatique et recherche documentaire

• Systèmes de traduction automatique et leurs applications
• Construction d'un système de traduction automatique de base
• Introduction à la recherche documentaire à l'aide de TF-IDF et BM25
• Méthodes d'évaluation pour la traduction automatique et la recherche d'informations

6. Modèles de séquences

• Introduction à la modélisation de séquences en NLP
• Réseaux de neurones récurrents (RNN) et leurs applications
• Application des modèles de séquences à l'analyse des sentiments
• Défis de l'entraînement des RNN tels que les gradients évanescents

7. Modèles d'attention

• Modèles de séquence à séquence
• Introduction aux mécanismes d'attention en NLP
• Exploration approfondie de l'architecture du transformateur
• Modèles NLP modernes tels que BERT et GPT qui utilisent des mécanismes d'attention

8. Analyse audio

• Exosystème Python pour l'analyse audio
• Lecture et lecture de fichiers audio à l'aide des bibliothèques Python
• Charger, visualiser et manipuler des données audio

9. Traitement numérique du signal et extraction de caractéristiques

• Notions de base du traitement du signal
• Analyse du domaine fréquentiel à l'aide de Python
• Introduction aux MFCC et autres caractéristiques spectrales
• Implémentation de l'extraction de caractéristiques en Python
• Comparer différentes techniques d'extraction de caractéristiques

10. Apprentissage profond pour la parole

• Application de l'apprentissage automatique à l'audio
• Création de modèles d'apprentissage profond pour la reconnaissance vocale
• Apprentissage par transfert pour la reconnaissance vocale

11. Synthèse audio et modèles génératifs pour l'audio

• Introduction aux réseaux antagonistes génératifs (GAN) pour l'audio
• Génération d'échantillons audio réalistes à l'aide des GAN
• Génération de musique avec le Deep Learning
• Application du Deep Learning à la génération de musique
• Compréhension et mise en œuvre de modèles de composition musicale

Est-ce que le fait de manquer un cours en direct affectera ma capacité à terminer le cours ?

Non, le fait de manquer un cours en direct n'affectera pas votre capacité à terminer le cours. Grâce à notre fonction « flexi-learning », vous pouvez visionner l'enregistrement de n'importe quel cours manqué à votre convenance. Cela vous permet de rester à jour avec le contenu du cours et de répondre aux exigences nécessaires pour progresser et obtenir votre certificat. Il vous suffit de vous rendre sur la plateforme d'apprentissage, de sélectionner le cours manqué et de visionner l'enregistrement pour que votre présence soit notée.