Modèles neuronaux et traduction automatique

Aperçu

This course guides you through the core concepts behind neural language models and machine translation, focusing on how RNNs, attention, and transformers enable powerful NLP applications used in today’s AI systems. Through hands-on exercises, you’ll learn to build, fine-tune, and evaluate neural models for contextual language understanding, sentiment classification, and multilingual translation across various domains.

By the end of this course, you will be able to:

- Explain and implement core neural architectures, including RNNs, LSTMs, GRUs, and Transformers - Apply encoder-decoder frameworks and attention mechanisms to build translation systems - Fine-tune pretrained models like BERT, RoBERTa, and MarianMT for contextual NLP tasks - Address challenges such as domain adaptation, low-resource translation, and error correction - Evaluate model performance using BLEU, ROUGE, and semantic similarity metrics This course is ideal for NLP practitioners, machine learning engineers, and researchers aiming to build high-performing neural NLP systems for translation, classification, and conversational AI. A working knowledge of Python, NLP concepts, and machine learning is recommended.

Join us to master the neural foundations driving next-generation language understanding and generation.

Programme

• Modèles de Langage Neuraux
Explorez les fondements des réseaux neuronaux en PNL, des embeddings de mots et RNNs à la puissante architecture Transformer. Découvrez comment le pré-entraînement et l'affinement dynamisent les systèmes intelligents d'aujourd'hui à travers des démonstrations théoriques et pratiques.
• Traduction Automatique (TA)
Comprenez l'évolution de la traduction automatique, des systèmes à base de règles aux modèles neuronaux et Transformers de pointe. Plongez dans les stratégies multilingues, la gestion des erreurs et l'adaptation aux domaines pour relever les défis de traduction dans le monde réel.
• Parole et PNL Multimodale
Découvrez comment la parole et les données multimodales influencent la PNL moderne. Ce module couvre la conversion parole-texte, la synthèse vocale, et l'intégration de la vision et de l'audio avec le texte pour des applications d'IA plus riches, ainsi que les grandes tendances telles que la PNL en temps réel et l'efficacité des modèles.
• Création de Chatbots
Apprenez à construire des chatbots intelligents en utilisant des techniques de PNL. Ce module couvre la détection d'intention, l'extraction d'entité, l'ajustement contextuel et l'évaluation des performances, vous préparant à concevoir des chatbots qui s'intègrent parfaitement dans les flux de travail des entreprises.
• Conclusion du Cours et Évaluations
Concluez le cours en passant en revue les concepts clés des modèles neuronaux et de la traduction automatique. Ce module comprend un test de connaissances noté, un résumé complet du cours et un projet axé sur la création d'un assistant multilingue intelligent pour des applications mondiales.

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Enseigné par

Edureka

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Matières

Computer Science