What You Will Learn!
- Comprendre les bases du traitement de texte, y compris les techniques de tokenization, la normalisation du texte, et la gestion des données textuelles.
- Maîtriser les concepts fondamentaux de la modélisation de langage, leur application dans la prédiction de mots et la génération de text
- Être en mesure d'appliquer des techniques avancées telles que la correction orthographique pour améliorer la qualité du texte
- Acquérir des compétences pratiques dans la classification de texte, ainsi que dans l'analyse de sentiment
Description
Bienvenue au cours de Traitement du Langage Naturel (NLP) !
Ce cours est une plongée approfondie dans le domaine fascinant du Traitement du Langage Naturel, qui englobe l'analyse et la compréhension de la langue humaine par les ordinateurs. Nous explorerons divers aspects cruciaux du NLP qui vous permettront de maîtriser les techniques essentielles pour travailler avec des données textuelles.
Voici un aperçu de ce que nous allons couvrir :
**Module 1 : Traitement de Texte**
- Nous commencerons par l'essentiel : le traitement de texte. Vous apprendrez à préparer et à nettoyer les données textuelles, en passant par des étapes telles que le prétraitement, la lemmatisation et la création de vocabulaire. Nous plongerons également dans le concept de "Bag of Words" et le modèle Naive Bayes.
**Module 2 : TF-IDF et Recherche d'Informations Classées**
- Dans ce module, nous aborderons des techniques avancées telles que TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) et la recherche d'informations classées. Ces outils sont essentiels pour extraire des informations significatives à partir de vastes ensembles de données textuelles.
**Module 3 : Réseaux de Neurones et Classification de Texte**
- Nous entrerons dans le monde des réseaux de neurones et de la classification de texte. Vous apprendrez à utiliser des Multi-Layer Perceptrons (MLP) pour effectuer des tâches de classification de texte, un élément crucial dans de nombreuses applications NLP.
**Module 4 : Embeddings de Mots**
- Les embeddings de mots sont des représentations vectorielles qui capturent la signification sémantique des mots. Nous explorerons en profondeur cette technique fondamentale et ses applications dans diverses tâches de NLP.
**Module 5 : Réseaux de Neurones Récursifs (RNN) et LSTM**
- Nous plongerons dans le domaine du langage avec les Réseaux de Neurones Récursifs (RNN) et les Réseaux LSTM (Long Short-Term Memory). Vous apprendrez à les utiliser pour la modélisation de langage et l'analyse des sentiments, deux domaines cruciaux du NLP.
**Module 6 : Mécanisme d'Attention et Traduction Neuronale**
- Enfin, nous aborderons les mécanismes d'attention, une innovation révolutionnaire dans le domaine du NLP. Vous découvrirez comment ils sont utilisés pour améliorer la performance des tâches de traduction automatique.
Nous sommes impatients de vous guider à travers ces sujets passionnants et de vous aider à développer les compétences nécessaires pour exceller dans le domaine du Traitement du Langage Naturel. Préparez-vous à une expérience d'apprentissage enrichissante et interactive !
Who Should Attend!
- Étudiants en informatique : Les étudiants en informatique qui souhaitent acquérir des compétences en traitement de texte, modélisation linguistique et analyse de texte trouveront ce cours bénéfique pour leur formation.
- Professionnels de l'informatique : Les professionnels de l'informatique, tels que les développeurs de logiciels et les ingénieurs en données, peuvent améliorer leurs compétences en traitement de texte pour des applications telles que la recherche d'information et l'analyse de données textuelles.
- Analystes de données : Les analystes de données cherchant à étendre leurs compétences dans le domaine de l'analyse de texte et de la modélisation linguistique peuvent utiliser ce cours comme ressource de formation.
- Curieux et autodidactes : Les personnes intéressées par le traitement de texte et l'analyse de texte, qu'elles aient une formation en informatique ou non, peuvent également bénéficier de ce cours pour développer une compréhension solide de ces domaines.