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Plan du cours

Introduction au Traitement du Langage Naturel (TLN)

  • Aperçu du TLN et de ses applications
  • Composants clés : syntaxe, sémantique et pragmatique
  • Le rôle du CLN au sein du TLN

Compréhension des concepts du CLN

  • Définition et champ d'application de la Compréhension du Langage Naturel
  • Différences entre le CLN et le TLN
  • Algorithmes de base utilisés en CLN

Techniques de base du CLN

  • Tokenisation et segmentation des phrases
  • Reconnaissance d'entités nommées (NER)
  • Analyse des sentiments et classification de textes

Modélisation linguistique en CLN

  • Introduction aux modèles linguistiques statistiques et neuronaux
  • Exploration des embeddings de mots et des modèles sensibles au contexte
  • Applications des modèles linguistiques dans les tâches de CLN

Défis du CLN

  • Ambiguïté dans le langage naturel
  • Compréhension contextuelle et désambiguïsation
  • Gestion des langues peu dotées en ressources

Applications du CLN

  • CLN dans les chatbots et assistants virtuels
  • Extraction d'informations à partir de texte non structuré
  • Études de cas dans divers secteurs

Tendances futures du CLN

  • Avancées en apprentissage profond pour le CLN
  • Techniques émergentes de compréhension contextuelle
  • L'avenir de la communication homme-machine

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base en programmation (Python)
  • Intérêt pour l'IA et les technologies du langage

Public cible

  • Débutants en IA
  • Étudiants en data science
  • Passionnés de technologies
 14 Heures

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Prix par participant

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