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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

Nombre de participants


Prix par participant

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