Natural Language Processing (NLP) with Python - Cours en ligne

Exploitez tout le potentiel du langage humain avec Python et créez des systèmes intelligents capables de comprendre, d'analyser et de répondre à du texte.

Ce cours pratique sur le traitement du langage naturel (NLP) vous guide des concepts fondamentaux aux techniques avancées, vous permettant ainsi de travailler avec des données textuelles non structurées et de les transformer en informations pertinentes. Vous apprendrez à créer des applications concrètes telles que des chatbots, des outils d'analyse des sentiments et des solutions d'analyse de texte à l'aide de Python et de bibliothèques conformes aux normes de l'industrie.

Grâce à des exercices pratiques et à des projets concrets, vous acquerrez les compétences nécessaires pour concevoir des modèles de NLP, extraire des informations des données et résoudre des problèmes métier complexes, ce qui vous préparera à des postes très recherchés dans les domaines de l'IA, de l'apprentissage automatique et de la science des données.

Caractéristiques principales

• Cours et supports en anglais
• Programme structuré du niveau débutant au niveau avancé
• Plus de 30 heures de formation en direct animée par un formateur
• Plus de 25 heures de pratique Python
• Plus de 80 heures d'évaluations et de quiz
• 25 heures de sessions pratiques Python
• 3 projets NLP concrets
• Plus de 70 heures d'étude recommandées
• Apprenez à créer des chatbots et des systèmes d'analyse de sentiments
• Travaillez avec des données textuelles non structurées réelles
• Accès à des ressources d'apprentissage complémentaires
• Certification incluse

Veuillez nous contacter pour confirmer les dates et les horaires avant de réserver (options de week-end également disponibles !)

Acquis d'apprentissage

• Principes fondamentaux du traitement de texte: Commencez votre parcours en NLP en apprenant à traiter et à manipuler des données textuelles en Python à l'aide d'outils et de bibliothèques standard.
• Traitement lexical: Développez votre capacité à extraire des caractéristiques significatives à partir de textes non structurés et à appliquer des techniques d'apprentissage automatique pour les analyser.
• Syntaxe et sémantique: Comprenez comment analyser la structure des phrases, effectuer une analyse des sentiments et en déduire le sens.
• Applications de l'analyse de texte: Découvrez comment l'analyse de texte est utilisée dans divers secteurs et explorez des applications professionnelles concrètes.
• Évaluation des systèmes de NLP: Apprenez à évaluer les performances des modèles de NLP et à déterminer s'ils fournissent des résultats précis et efficaces.

Public cible

• Data scientists et futurs professionnels des données
• Analystes de données travaillant avec des données textuelles
• Ingénieurs et praticiens en IA/ML
• Développeurs de logiciels et programmeurs
• Chercheurs et passionnés de NLP
• Toute personne intéressée par le traitement du langage basé sur l'IA

Prérequis

Pour tirer le meilleur parti de ce cours, vous devez disposer:

• De connaissances de base en programmation Python
• D'une familiarité avec le traitement ou la préparation des données
• D'une compréhension des principes fondamentaux des mathématiques ou des statistiques (recommandé)

Plan du cours

Module 1: Notions de base du traitement de texte

• Expressions régulières et prétraitement de texte
• Tokenisation et normalisation
• Mesures de similarité (distance d'édition, Jaccard, etc.)
• Pratique du traitement de texte avec des outils de NLP

Module 2: Modélisation statistique du langage

• Fréquence des mots et modèles de probabilité
• Estimation du maximum de vraisemblance (MLE)
• Techniques de lissage et d'interpolation
• Modélisation du langage à l'aide de méthodes d'échantillonnage avancées

Module 3: Modélisation morphologique

• Stemming et lemmatisation
• Analyse et génération morphologiques
• Techniques de prétraitement pour les applications textuelles

Module 4: Analyse syntaxique

• Techniques d'analyse syntaxique et règles grammaticales
• Grammaire sans contexte (CFG)
• Algorithmes d'analyse syntaxique CYK et Earley

Module 5: Analyse sémantique

• Extraction de sens à partir de texte
• Reconnaissance d'entités nommées (NER)
• Désambiguïsation des sens des mots à l'aide de WordNet

Module 6: Analyse des sentiments

• Techniques de classification des sentiments
• Approches d'apprentissage automatique pour la détection des sentiments
• Évaluation des modèles de sentiments

Module 7: Recherche d'informations

• Techniques de recherche et de récupération
• Modèles d'espace vectoriel
• Systèmes de résumé de texte et de réponse aux questions

Module 8: Analyse du discours

• Compréhension du contexte dans le langage
• Résolution des anaphores
• Techniques de modélisation du discours

Module 9: Évaluation des systèmes de NLP

• Méthodes d'évaluation des performances
• Précision, rappel et mesure F
• Métrique pour l'analyse syntaxique et sémantique

FAQ

Qu'est-ce que le traitement du langage naturel (NLP)?

Le traitement du langage naturel est un domaine clé de l'intelligence artificielle qui permet aux machines de comprendre et d'interpréter le langage humain. Il est à la base de technologies telles que les assistants vocaux, leur permettant de convertir la parole en texte et de la traiter à l'aide d'algorithmes avancés.

Le NLP permet de créer des systèmes intelligents capables d’interagir et de communiquer avec les humains de manière plus naturelle.

En quoi ce cours sur le traitement du langage naturel est-il pertinent?

Alors que les organisations adoptent de plus en plus l’IA pour stimuler l’innovation et l’efficacité, des technologies telles que le traitement du langage naturel (NLP) sont devenues indispensables. Le NLP joue un rôle essentiel en permettant aux machines de comprendre et d’utiliser le langage humain, ce qui le rend extrêmement précieux dans tous les secteurs.

Le nombre croissant d’opportunités d’emploi souligne la forte demande de professionnels possédant une expertise en NLP.

En acquérant des bases solides dans ce domaine, vous pouvez vous positionner pour des postes émergents et pérenniser votre carrière dans l'IA et les technologies basées sur les données.

À quoi ressemble l'expérience en classe en ligne?

En classe en ligne, vous participez à des sessions en direct animées par un formateur à l'heure prévue. Vous pouvez interagir, poser des questions, visionner des présentations, collaborer à des activités de groupe et accéder à des ressources d'apprentissage, le tout dans un environnement virtuel. Nos formateurs utilisent des outils de collaboration avancés pour rendre votre apprentissage en ligne captivant et interactif.

Quels seront mes acquis à l'issue de ce cours de NLP?

À la fin du cours, vous comprendrez les fondements mathématiques des algorithmes de NLP et apprendrez à les adapter à différents cas d'utilisation, ce qui vous aidera à évoluer vers des postes plus avancés dans le domaine du traitement du langage naturel.

Quels outils et technologies sont abordés dans ce cours?

Le cours se concentre sur les outils et technologies de NLP largement utilisés, notamment :

• Python
• Natural Language Toolkit (NLTK)