
Traitement du langage naturel
Faites en sorte que les programmes d'IA comprennent et génèrent le langage humain
Ce que vous apprendrez
- Comprendre le cycle de vie des projets NLP
- Apprendre à préparer les données et segmenter les textes
- Maîtriser les techniques de racinisation des mots
- Analyser et comprendre les sentiments des textes
- Sélectionner des modèles appropriés et les évaluer
- Concevoir des programmes linguistiques IA efficaces
À propos du cours
Le traitement du langage naturel (NLP) est l'une des branches les plus importantes de l'intelligence artificielle, visant à permettre aux machines de comprendre et d'interagir avec le langage humain de manière naturelle. Le NLP combine l'informatique, les statistiques et la linguistique computationnelle pour analyser des textes et comprendre le contexte et les significations. Il constitue la base de nombreuses applications modernes de l'IA, telles que les assistants personnels intelligents, les chatbots, les outils de traduction automatique et l'analyse des sentiments sur les réseaux sociaux. Des techniques telles que la segmentation de texte, la suppression des mots vides et la vectorisation transforment les données textuelles en un format que les machines peuvent traiter. Cela améliore les performances des applications intelligentes, les rendant plus précises et efficaces. Dans ce cours, vous apprendrez à préparer des données textuelles, à utiliser des techniques de traitement du langage naturel et à les appliquer pour construire des modèles efficaces, vous ouvrant ainsi la voie au développement d'applications d'IA avec des capacités linguistiques avancées.
Résultats attendus
- Capacité à mettre en œuvre un projet complet de traitement de texte.
- Analyser des textes et extraire des caractéristiques en utilisant des techniques avancées.
- Sélectionner et évaluer des modèles appropriés pour des performances optimales.
- Améliorer les données textuelles pour répondre aux besoins de différents modèles.
- Travailler efficacement sur des projets de NLP en utilisant des outils et des techniques modernes.
Contenu du cours
1Traitement du langage naturel NLP
19 leçons
- Introduction au NLP15:08
- Cycle de Vie du Projet11:57
- Préparation des données9:51
- Supprimer la ponctuation6:36
- Tokenisation & Mots vides (Partie 1)7:17
- Tokenisation & Mots vides (Partie 2)8:42
- Racinisation & Lemmatisation (Partie 1)7:42
- Racinisation & Lemmatisation (Partie 2)7:12
- Vectorisation (Partie 1)14:11
- Vectorisation (Partie 2)5:42
- Vectorisation (Partie 3)7:27
- Ingénierie des caractéristiques (Partie 1)12:02
- Ingénierie des caractéristiques (Partie 2)8:47
- Sélection de modèle (Partie 1)14:20
- Sélection de modèle (Partie 2)6:51
- Évaluation de modèle (Partie 1)11:53
- Évaluation de modèle (Partie 2)3:16
- Évaluation de modèle (Partie 3)14:23
- Évaluation de modèle (Partie 4)7:35
2Pièces jointes
1 pièces jointes
- Matrials
Formateur

Ing. Ziad Mahmoud






