Formation Python for Natural Language Generation (NLG)
La génération de langage naturel (NLG) fait référence à la production de texte ou de parole en langage naturel par un ordinateur.
Au cours de cette formation en direct dirigée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Python pour produire des textes en langage naturel de haute qualité en construisant leur propre système de NLG à partir de zéro. Des études de cas seront également examinées et les concepts pertinents seront appliqués à des projets de laboratoire en direct pour générer du contenu.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Utiliser NLG pour générer automatiquement du contenu pour diverses industries, du journalisme à l'immobilier, en passant par la météo et le sport.
- Sélectionner et organiser le contenu source, planifier les phrases et préparer un système pour la génération automatique de contenu original.
- Comprendre le pipeline NLG et appliquer les bonnes techniques à chaque étape.
- Comprendre l'architecture d'un système de génération de langage naturel (NLG).
- Mettre en œuvre les algorithmes et les modèles les plus appropriés pour l'analyse et l'ordonnancement.
- Extraire des données à partir de sources de données accessibles au public ainsi que de bases de données spécialisées afin de les utiliser comme matériau pour le texte généré.
- Remplacer les processus d'écriture manuels et laborieux par une création de contenu automatisée et générée par ordinateur.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à la génération de langage naturel (NLG)
- Vue d'ensemble de la NLG et de ses applications
- Comprendre le pipeline NLG
- Introduction aux bibliothèques Python pour la NLG
Collecte et préparation des données
- Collecte de données à partir de différentes sources
- Nettoyage et prétraitement des données textuelles
- Organisation du contenu pour la génération
Modélisation du langage pour le GNL
- Introduction aux modèles de langage
- Entraînement d'un modèle de langage pour la génération de texte
- Ajustement des modèles de langage à l'aide de SpaCy et NLTK.
Planification des phrases et structuration du texte
- Planification de la structure des phrases et du flux de contenu
- Utilisation de modèles pour la génération de texte
- Personnalisation de la structure du texte en fonction des cas d'utilisation
Génération de contenu et post-traitement
- Générer du texte à partir de données structurées
- Évaluer et affiner le contenu généré
- Post-traitement et formatage des résultats
Techniques avancées de NLG
- Utilisation de réseaux neuronaux pour la génération de texte (par exemple, modèles GPT)
- Traitement du contexte et de la cohérence dans le texte généré
- Exploration des applications du monde réel et des études de cas
Projet final : Construction d'un système de NLG
- Définir la portée du projet
- Construire et déployer un système NLG
- Tester et évaluer le système
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Python expérience de programmation
Audience
- Développeurs
- Scientifiques des données
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Formation Python for Natural Language Generation (NLG) - Enquiry
Python for Natural Language Generation (NLG) - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
Nos clients témoignent (5)
Le fait d'avoir plus d'exercices pratiques utilisant des données plus proches de ce que nous utilisons dans nos projets (images satellites en format raster)
Matthieu - CS Group
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer l'environnement de développement nécessaire pour développer des API avec Python et FastAPI.
- Créer des API plus rapidement et plus facilement en utilisant la bibliothèque FastAPI.
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Format du cours
- Partie théorique, partie discussion, exercices et pratique intensive.
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- Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à développer des flux de travail Pandas à l'échelle avec Modin.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à créer des applications de jeux avec PyGame et Python.
- Apprendre à créer des applications interactives PyGame intégrant des animations et des fonctions multimédias.
- Exécuter et tester des programmes de jeu avec la suite de test PyGame et les convertir en fichiers exécutables.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place un environnement de développement qui comprend toutes les bibliothèques, les paquets et les cadres nécessaires.
- Créer une application de bureau ou de serveur dont l'interface utilisateur fonctionne de manière fluide et est visuellement attrayante.
- Implémenter divers éléments et effets de l'interface utilisateur, y compris des widgets, des graphiques, des calques, etc. pour obtenir un effet maximal en termes de convivialité.
- Mettre en œuvre une bonne conception de l'interface utilisateur et une bonne organisation du code pendant la phase de conception et de développement.
- Tester et déboguer l'application.
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14 HeuresCette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux développeurs backend qui souhaitent créer des API REST avec Python et Flask.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Implémenter une API REST permettant à une application web Flask de lire et d'écrire dans une base de données en backend.
- Développer des fonctionnalités d'authentification avancées, telles que les tokens de rafraîchissement.
- Construire un backend réutilisable pour de futurs projets Python.
- Simplifier le stockage des données avec SQLAlchemy.
- Déployer des API REST sur un serveur basé sur le cloud.
Scientific Computing with Python SciPy
7 HeuresCette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser SciPy pour créer des fonctions de calcul scientifique avancées avec Python.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à créer des fonctions de calcul scientifique.
- Tirer pleinement parti des fonctionnalités de SciPy en réalisant des exemples pratiques d'opérations complexes.
- Implémenter et optimiser des algorithmes et des fonctions mathématiques pour résoudre des problèmes scientifiques.
- Concevoir des structures de données et des méthodes d'interpolation pour la visualisation, le traitement et l'analyse.
Web Development with Web2Py
28 HeuresWeb2py est une infrastructure de pile complète open source gratuite basée sur python pour le développement rapide d’applications Web rapides, évolutives, sécurisées et portables basées sur une base de données.
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Ce cours est destiné aux ingénieurs et aux développeurs utilisant web2py comme cadre de développement Web.