Plan du cours

Introduction à Deep Learning pour la PNL

Différencier les différents types de modèles DL

Utiliser des modèles pré-entraînés ou entraînés

Utilisation de l'intégration de mots et de l'analyse des sentiments pour extraire le sens du texte

Comment fonctionne le mode non supervisé Deep Learning

Installation et configuration Python Bibliothèques Deep Learning

Utilisation de la bibliothèque Keras DL au-dessus de TensorFlow pour permettre à Python de créer des légendes

Travailler avec Theano (bibliothèque de calcul numérique) et TensorFlow (bibliothèque générale et linguistique) pour les utiliser comme bibliothèques DL étendues dans le but de créer des sous-titres.

Utiliser Keras au-dessus de TensorFlow ou Theano pour expérimenter rapidement le Deep Learning

Création d'une simple application Deep Learning dans TensorFlow pour ajouter des légendes à une collection d'images

Dépannage

Un mot sur les autres frameworks DL (spécialisés)

Déployer votre application DL

Utiliser GPUs pour accélérer DL

Remarques finales

Pré requis

  • Une compréhension de la Python programmation
  • Une compréhension des Python bibliothèques en général

Public

  • Programmeurs intéressés par la linguistique
  • Programmeurs qui cherchent à comprendre le NLP (Natural Language Processing) 
  28 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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