Natural Language Processing (NLP) - eLearning

Formation au traitement du langage naturel

Le cours sur le traitement du langage naturel (NLP) offre une exploration approfondie de la façon dont les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour analyser et traiter de vastes quantités de données en langage naturel. Alors que le NLP continue de faire progresser l'IA, ce cours vous permet d'acquérir les compétences essentielles pour poursuivre une carrière en tant qu'ingénieur NLP.

Tout au long du cours, vous approfondirez des concepts clés tels que la traduction automatique statistique, les modèles neuronaux, les modèles de similarité sémantique profonde (DSSM), l'intégration de bases de connaissances neuronales et les techniques d'apprentissage par renforcement profond. En outre, vous explorerez l'application des modèles neuronaux dans le sous-titrage des images et la réponse aux questions visuelles, en tirant parti de la boîte à outils du langage naturel (NLTK) de Python.

Caractéristiques principales

• Cours et matériel en anglais
• Niveau débutant - intermédiaire
• 1 an d'accès à la plateforme et aux enregistrements des cours
• 6 heures de leçons vidéo
• 28 heures de cours en ligne (inscription flexible)
• 50 heures de recommandation de temps d'étude
• 2 projets de fin de cours
• Laboratoire virtuel inclus pour s'entraîner
• 2 tests d'évaluation
• Pas d'examen mais certification de fin de cours incluse

Résultats d'apprentissage :

• Effectuer un traitement de texte : Comprendre et mettre en œuvre des techniques pour prétraiter et analyser efficacement des données textuelles.
• Développer des modules NLP : Créer des composants NLP fonctionnels capables d'effectuer des tâches telles que la modélisation du langage et la génération de texte.
• Construire des modèles de discours : Concevoir des modèles de base capables de convertir la parole en texte et vice-versa, facilitant ainsi une interaction transparente entre l'homme et l'ordinateur.
• Travailler avec des pipelines NLP : Construire et gérer des flux de travail NLP de bout en bout, en assurant un traitement efficace des données et l'intégration des modèles.
• Classifier et regrouper du texte : Appliquer des algorithmes pour catégoriser et regrouper des textes similaires, afin de faciliter des tâches telles que la modélisation des sujets et l'analyse des sentiments.

Public cible

• Scientifiques et analystes de données : Professionnels cherchant à améliorer leur capacité à traiter et à analyser de grands volumes de données textuelles non structurées.
• Ingénieurs en apprentissage automatique et en IA : Les personnes souhaitant se spécialiser dans le NLP afin de développer des applications intelligentes qui comprennent et interprètent le langage humain.
• Développeurs de logiciels : Programmeurs intéressés par l'intégration de capacités de traitement du langage dans des applications telles que les chatbots et les assistants virtuels.
• Chercheurs et universitaires : Ceux qui poursuivent des recherches en linguistique informatique ou dans des domaines connexes.
• Professionnels des affaires et du marketing : Les personnes visant à tirer parti du NLP pour l'analyse des sentiments, la connaissance des clients et la prise de décision basée sur les données.

Critères d'admissibilité

Le cours de traitement du langage naturel est idéal pour tous ceux qui souhaitent se familiariser avec ce domaine émergent et passionnant de l'intelligence artificielle (IA), y compris les scientifiques des données, les responsables de l'analyse, les analystes de données, les ingénieurs de données et les architectes de données.

Pré-requis

Les apprenants qui souhaitent s'inscrire au cours de traitement du langage naturel doivent avoir une compréhension de base des mathématiques, des statistiques, de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Contenu des cours

Contenu eLearning

1. Travailler avec des corpus de textes

• Aperçu du cours
• Accéder et utiliser le corpus intégré de NLTK
• Chargement d'un corpus
• Distribution de fréquence conditionnelle
• Exemple de ressources lexicales

2.Traiter du texte brut avec NLTK

• Travailler avec un pipeline NLP
• Implémentation de la tokenisation
• Expressions régulières utilisées dans la tokenisation

3. Le langage naturel

4. Exemple pratique de classification de texte dans le monde réel

• Classification de texte par Naive Bayes
• Application de prédiction de l'âge
• Application de classification de documents

5. Trouver des informations utiles dans des piles de textes

• Hiérarchie des idées ou « chunking
• Le découpage en morceaux dans le NLTK de Python
• Chaînage de modèles de non-morceaux dans NLTK

6. Analyse de texte

7. Développement d'une application de conversion de la parole en texte à l'aide de Python

• Module de reconnaissance vocale en Python
• Reconnaissance de la parole avec des réseaux neuronaux récurrents
• Reconnaissance de la parole avec des réseaux neuronaux convolutifs

8.Plus de sujets :

• Extraction de caractéristiques
• Apprentissage automatique
• Boîtes à outils Python
• Mise en sac
• Apprentissage profond
• Démonstrations

Contenu des cours en direct

1. Introduction au NLP

• Définition et champ d'application du NLP
• Applications concrètes et importance du TAL
• Terminologies de base telles que corpus, tokenisation et analyse syntaxique

2. Analyse des données textuelles

• Techniques de prétraitement des données : tokenisation, suppression des mots vides, lemmatisation, etc.
• Exploration et visualisation des données textuelles
• Ingénierie des caractéristiques
• Classification des textes - analyse des sentiments à l'aide de NLTK- Naive Bayes Classifier

3. Vectorisation de texte NLP

• Représentation vectorielle du texte - encodage à chaud
• Comprendre la technique BoW
• TFIDF

4. Représentations distribuées

• Les encastrements de travail et leur importance dans le NLP
• Explication détaillée des encastrements Word2Vec et Glove
• Entraînement et utilisation d'enchâssements de mots pré-entraînés

5. Traduction automatique et recherche de documents

• Les systèmes de traduction automatique et leurs applications
• Construction d'un système de traduction automatique de base
• Introduction à la recherche de documents à l'aide de TF-IDF et BM25
• Mesures d'évaluation pour la traduction automatique et la recherche d'informations

6. Modèles de séquences

• Introduction à la modélisation de séquences dans le domaine du NLP
• Réseaux neuronaux récurrents (RNN) et leurs applications
• Application des modèles de séquence à l'analyse des sentiments
• Défis liés à l'entraînement des RNN, tels que les gradients disparaissants

7. Modèles d'attention

• Modèles de séquence à séquence
• Introduction aux mécanismes d'attention dans le NLP
• Exploration approfondie de l'architecture du transformateur
• Modèles NLP modernes comme BERT et GPT qui utilisent des mécanismes d'attention

8. Analyse audio

• Exosystème Python pour l'analyse audio
• Lecture de fichiers audio à l'aide de bibliothèques Python
• Chargement, visualisation et manipulation de données audio

9. Traitement des signaux numériques et extraction de caractéristiques

• Principes de base du traitement du signal
• Analyse du domaine fréquentiel à l'aide de Python
• Introduction aux MFCC et autres caractéristiques spectrales
• Mise en œuvre de l'extraction de caractéristiques en Python
• Comparaison de différentes techniques d'extraction de caractéristiques

10. Apprentissage profond pour la parole

• Application de l'apprentissage automatique à l'audio
• Construction de modèles d'apprentissage profond pour la reconnaissance vocale
• Apprentissage par transfert pour la reconnaissance vocale

11. Synthèse audio et modèles génératifs pour l'audio

• Introduction aux réseaux adversaires génératifs (GAN) pour l'audio
• Génération d'échantillons audio réalistes à l'aide de GAN
• Génération de musique avec l'apprentissage profond
• Application de l'apprentissage profond pour générer de la musique
• Comprendre et mettre en œuvre des modèles pour la composition musicale

L'absence d'un cours en direct affectera-t-elle ma capacité à terminer le cours ?

Non, le fait de manquer un cours en direct n'affectera pas votre capacité à terminer le cours. Grâce à notre fonction « flexi-learn », vous pouvez regarder la session enregistrée de n'importe quel cours manqué à votre convenance. Cela vous permet de rester au courant du contenu du cours et de satisfaire aux exigences nécessaires pour progresser et obtenir votre certificat. Il vous suffit de vous rendre sur la plateforme d'apprentissage, de sélectionner le cours manqué et de regarder l'enregistrement pour que votre présence soit notée.

Licence et accréditation

Ce cours est proposé par Simplilearn conformément à l'accord de programme de partenariat et respecte les exigences de l'accord de licence. AVC assure la promotion de ce cours au nom de Simplilearn.

Politique d'équité

Simplilearn ne propose pas d'aménagements en raison d'un handicap ou d'un état de santé des étudiants. Les candidats sont encouragés à contacter AVC pour obtenir des conseils et un soutien tout au long du processus d'adaptation.