Python, NLP et GPT pour le monde réel

Aperçu

Explore Python and GPT for building real-world NLP applications with insights into GPT family tree, enterprise architecture, and NLP applications in manufacturing, sales, marketing and legal.

Programme

• Introduction à Python pour le NLP
Bases de la programmation en Python
Bibliothèques Python pour le NLP (par ex., NLTK, spaCy, gensim)
Introduction aux Notebooks Jupyter
• Fondamentaux du Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP)
Vue d'ensemble des techniques NLP
Prétraitement de texte (tokenisation, racinisation, lemmatisation)
Reconnaissance des Entités Nommées (NER)
• GPT et l'Architecture Transformer
Introduction au modèle Transformer
Aperçu de la famille GPT
Différences entre GPT-2, GPT-3 et GPT-4
• Exploitation de GPT pour les Applications NLP
Génération de texte avec GPT
Création de chatbots et d'agents conversationnels
Analyse des sentiments avec des modèles pré-entrainés
• Architecture d'Entreprise pour les Solutions NLP
Conception d'architectures NLP évolutives
Solutions cloud pour le déploiement d'applications NLP
Considérations sur la confidentialité et la sécurité des données dans le NLP
• Applications Réelles du NLP
NLP dans la fabrication : maintenance prédictive et contrôle qualité
NLP dans la vente et le marketing : insights clients et personnalisation
NLP dans le domaine juridique : examen de documents et analyse de contrats
• Études de Cas et Mise en Œuvre
Mise en œuvre complète d'un projet NLP
Étude de cas : génération automatique de rapports
Étude de cas : analyse des retours clients avec GPT
• Projet Final
Concevoir et déployer une application NLP réelle
Présentation et évaluation par les pairs des projets
• Conclusion du Cours et Directions Futures
Récapitulatif des concepts et outils clés
Tendances émergentes dans la recherche sur le NLP et GPT
Prochaines étapes pour l'apprentissage continu et l'exploration en IA et NLP

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Matières

Programming