Plan du cours

Introduction au NLP

  • Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ?
  • Importance du TAL dans les applications modernes de l'IA
  • Bibliothèques populaires pour le NLP : NLTK, SpaCy, Hugging Face.

Techniques de prétraitement du texte

  • Tokénisation et suppression des mots vides
  • Dérivation et lemmatisation
  • Techniques de normalisation du texte

Sentiment Analysis

  • Introduction à l'analyse des sentiments
  • Effectuer une analyse de sentiments avec NLTK
  • Utilisation de SpaCy pour l'analyse avancée des sentiments

Techniques NLP avancées

  • Reconnaissance des entités nommées (NER)
  • Classification de texte
  • Modélisation du langage avec des modèles pré-entraînés

Travailler avec Google Colab

  • Introduction à l'environnement Google Colab
  • Mise en place et gestion de projets NLP dans Colab
  • Collaborer sur des tâches de TAL dans Colab

Applications du NLP dans le monde réel

  • Le TAL dans les domaines de la santé, de la finance et de l'assistance à la clientèle
  • Utilisation du NLP pour les chatbots et les assistants virtuels
  • Tendances futures de la recherche sur le TAL

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts de traitement du langage naturel
  • Familiarité avec la programmation Python.
  • Expérience avec Jupyter Notebooks ou des environnements similaires

Audience

  • Scientifiques des données
  • Développeurs ayant une expérience en Python
  • Passionnés d'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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