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Débute 25 June 2025 08:35

Se termine 25 June 2025

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Deploy an NLP Text Generator: Bart Simpson Chalkboard Gag

Bienvenue dans le projet guidé "Déployer un générateur de texte NLP : la blague du tableau de Bart Simpson", proposé via Coursera. Ce projet unique se concentre sur l'utilisation des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour la génération de texte, un domaine de pointe illustré par des fonctionnalités comme l'autocomplétion de phrases.
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Bienvenue dans le projet guidé "Déployer un générateur de texte NLP :

la blague du tableau de Bart Simpson", proposé via Coursera. Ce projet unique se concentre sur l'utilisation des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour la génération de texte, un domaine de pointe illustré par des fonctionnalités comme l'autocomplétion de phrases de Gmail.

Plus précisément, les participants auront l'opportunité de déployer une application Python Streamlit qui héberge un modèle NLP. Ce modèle, formé exclusivement sur la vaste collection de gags du tableau de Bart Simpson de la célèbre émission télévisée "Les Simpson", est capable de générer automatiquement de nouveaux gags pour le tableau.

Convenant aux personnes ayant une compréhension intermédiaire de Python, ce projet se penche sur les aspects pratiques du développement et du déploiement de modèles générateurs de texte en langage naturel au sein d'une application Streamlit sur Heroku.

Il est destiné aux apprenants qui possèdent déjà des connaissances de base dans la création et la formation de modèles générateurs de texte NLP. De plus, les participants doivent être familiarisés avec les opérations Git et disposer d'un compte Heroku actif, en plus d'une compréhension basique du module Python Streamlit.

À la fin de ce projet, les participants auront créé une application web Streamlit accessible au public qui utilise le traitement du langage naturel pour générer de manière créative du nouveau texte pour les gags du tableau de Bart Simpson.

Ce projet améliore non seulement les compétences techniques en Python, NLP, Heroku, Streamlit et Git, mais permet également aux apprenants d'explorer l'intersection de la technologie et de la culture populaire grâce à une approche pratique.

Les catégories incluent les cours sur Python, le traitement du langage naturel (NLP), Heroku, Streamlit et Git. Ne manquez pas cette chance d'explorer le monde fascinant de la génération de texte avec un projet amusant et culturellement pertinent.


Enseigné par

Emmanuel Acheampong


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