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Plan du cours
Introduction au NLP
- Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ?
- Importance du NLP dans les applications modernes d'IA
- Bibliothèques populaires pour le NLP : NLTK, SpaCy, Hugging Face
Techniques de prétraitement du texte
- Tokenisation et suppression des mots vides
- Stemming et lemmatisation
- Techniques de normalisation du texte
Analyse des sentiments
- Introduction à l'analyse des sentiments
- Réalisation de l'analyse des sentiments avec NLTK
- Utilisation de SpaCy pour une analyse avancée des sentiments
Techniques avancées de NLP
- Reconnaissance d'entités nommées (NER)
- Classification de texte
- Modélisation du langage avec des modèles pré-entraînés
Travail avec Google Colab
- Introduction à l'environnement Google Colab
- Configuration et gestion des projets NLP dans Colab
- Collaboration sur des tâches NLP dans Colab
Applications réelles du NLP
- NLP dans la santé, la finance et le support client
- Utilisation du NLP pour les chatbots et assistants virtuels
- Tendances futures de la recherche en NLP
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts du traitement du langage naturel
- Familiarité avec la programmation Python
- Expérience avec Jupyter Notebooks ou des environnements similaires
Public cible
- Data scientists
- Développeurs avec une expérience en Python
- Passionnés d'IA
14 Heures
