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Traitement du langage naturel : fondements et applications

Introduction :

Le traitement du langage naturel (NLP, pour Natural Language Processing) est un domaine passionnant de l’intelligence artificielle qui se concentre sur la compréhension et la manipulation du langage humain par les machines. Grâce aux avancées technologiques et à l’essor des modèles de langage, le NLP connaît une croissance exponentielle et ouvre de nombreuses possibilités dans divers domaines. Cette formation a pour objectif de vous initier aux fondements du traitement du langage naturel, ainsi qu’aux applications pratiques qui en découlent.

Objectifs de la formation : L’objectif principal de cette formation est de vous fournir les connaissances de base nécessaires pour comprendre et exploiter le traitement du langage naturel. À la fin de cette formation, vous serez en mesure de :

  1. Comprendre les principaux concepts et techniques du NLP.
  2. Appréhender les différentes étapes du processus de traitement du langage naturel.
  3. Identifier les applications concrètes du NLP dans divers domaines.
  4. Acquérir des compétences pratiques pour mettre en œuvre des tâches de NLP.

Résultats obtenus suite à la formation :

Après avoir suivi cette formation, vous aurez acquis une compréhension solide des fondements du traitement du langage naturel et serez capable de l’appliquer dans des contextes réels. Vous pourrez :

  1. Utiliser des bibliothèques et des outils populaires de NLP tels que NLTK, spaCy et TensorFlow.
  2. Prétraiter et nettoyer les données textuelles pour les rendre exploitables.
  3. Concevoir et entraîner des modèles de NLP pour des tâches spécifiques, telles que la classification de texte, la génération de texte et la traduction automatique.
  4. Évaluer et améliorer les performances des modèles de NLP grâce à des métriques appropriées.

Exercices mis en place dans la formation :

La formation inclura des exercices pratiques pour vous aider à renforcer vos compétences en matière de traitement du langage naturel. Vous serez amené à :

  1. Prétraiter des données textuelles brutes en éliminant les caractères indésirables, en normalisant le texte et en effectuant la tokenisation.
  2. Appliquer des techniques d’extraction de caractéristiques, telles que le bag-of-words et le TF-IDF, pour représenter les documents textuels.
  3. Construire et entraîner des modèles de classification de texte à l’aide d’algorithmes tels que les classifieurs bayésiens et les réseaux de neurones.
  4. Expérimenter avec des modèles de génération de texte, tels que les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les transformers

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