Big Data & Intelligence Artificielle

NLP Natural Language Processing

  

Profil Intervenant(s)
100x100

Docteur en Informatique - Expert Senior - Enseignant-Chercheur
15 ans d'Experience
Spécialités
Applications réparties, Web Services, Architectures Micro Services, Bases de Données avancées, Big Data et IA, J2EE, Technologies Mobiles, JEE, Spring, Hadoop, React, HTML5, XML, DotNet, ...


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Docteur en Informatique - Expert Senior - Enseignant-Chercheur
15 ans d'Experience


Spécialités

Applications réparties, Web Services, Architectures Micro Services, Bases de Données avancées, Big Data et IA, J2EE, Technologies Mobiles, JEE, Spring, Hadoop, React, HTML5, XML, DotNet, ...




      A partir du  01-02-2021 à 10:00



        5 J 

        Formation hybride Cours théorique à distance sur la plateforme youcan-academy.com, et travaux pratiques en présentiel
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06 49 99 11 00
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Objectifs de la formation

Le cours apportera à l'étudiant les bases théoriques nécessaires à la compréhension des objectifs et des défis actuels du traitement automatique du langage naturel (TALN). En parallèle, l'étudiant apprendra à analyser et à expliquer les limites pratiques et techniques que l'on rencontre dans la mi ... dans la mise en place de systèmes informatiques destinés au traitement des langues (problèmes d'ambiguïtés, nécessité d'adaptabilité des ressources linguistiques, multilinguisme, etc.). Découvrir le deep learning et le transfer learning et ces applications dans le NLP Mettre en oeuvre les principales techniques de NLP Voir Plus

Prérequis


Avoir de solides compétences en développement informatique, avoir des connaissances minimales en Intelligence artificielle.

Introduction


• Qu'est-ce que la modélisation du langage • Comment LM aide dans les tâches NLP

Approches linguistiques


• LES NIVEAUX D’ANALYSE • Les ontologies

Approches basées sur L'IA


• Comment Machine learning aide dans les tâches NLP • pré-traitement des données textuelles dans un projet ML

La modélisation du langage


• Qu'est-ce que la modélisation du langage • chaine de Markov • N-grammes • Estimateurs au Maximum de vraisemblance

modèles de langage neuronal


• Représentation word embedding • Le modèle skip-gram • The Continuous Bag-of-Words (CBOW) • Estimateurs au Maximum de vraisemblance

Les modèles pré-entrainés


• le Transfer learning • modèle BERT

Travaux Pratiques


• installation et configuration de NLTK Spacy • écrire un programme pour distinguer les mots d’une phrase selon leurs catégories lexicales (ex. nom, verbe, adjectif, préposition, etc.). • écrire un programme pour l'étiquetage d'un corpus de documents textuels • on utilisant le thesaurus WordNet r ... Voir Plus

  Elasticsearch

  BIG Data Hortonworks Architecture et intégration

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