Plan du cours

Techniques Avancées en Traitements du Langage Naturel (NLP)

Introduction au Traitement du Langage Naturel (NLP)

Applications Pratiques de NLP

Sentiment Analysis

Résumé et Prochains Pas

Techniques de Prétraitement du Texte

Travail avec Google Colab

  • Introduction à l'environnement Google Colab
  • Configuration et gestion de projets NLP dans Colab
  • Collaboration sur les tâches NLP dans Colab
  • Introduction à l'analyse des sentiments
  • Effectuer une analyse de sentiment avec NLTK
  • Utilisation de SpaCy pour une analyse de sentiment avancée
  • NLP dans la santé, les finances et le support client
  • Utilisation de NLP pour des chatbots et assistants virtuels
  • Tendances futures en recherche NLP
  • Reconnaissance d'entités nommées (NER)
  • Classification de texte
  • Modélisation linguistique avec des modèles pré-entraînés
  • Tokenization et suppression des mots vides
  • Racinage et lemmatisation
  • Techniques de normalisation du texte
  • Qu'est-ce que le Traitement du Langage Naturel (NLP) ?
  • Importance du NLP dans les applications modernes d'IA
  • Bibliothèques populaires pour le NLP : NLTK, SpaCy, Hugging Face

Pré requis

Public

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