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Cours sur le traitement du langage naturel

111 Cours

California Institute of Technology OpenClassrooms

Exploitez des données textuelles

Bienvenue dans ce cours de traitement du langage naturel ! L’objectif de ce cours est de comprendre les méthodes qui permettent de transformer le texte en features exploitables par des algorithmes de machine learning classiques, et les architectures et modèles qui correspondent le mieux à ce type de données. En l’occurence un ensemble de docume.
provider OpenClassrooms
pricing Free Online Course
duration 12 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udemy

Dialogflow Completo-Domine a Criação de Assistentes Virtuais

Dialogflow Complet - Maîtrisez la Création d'Assistants Virtuels | Udemy Maîtrisez la création d'assistants virtuels avec le cours complet de Dialogflow. Apprenez à développer des Chatbots basés sur les technologies avancées de Google, y compris Machine Learning, Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) et Actions on Google. Explorez l'u.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 12 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Creando un modelo de lenguaje natural con Spacy

Créer un modèle de langage naturel avec Spacy - Coursera En complétant ce projet d'une durée d'une heure, vous comprendrez et pourrez développer vos propres modèles de langage naturel avec Python, en utilisant l'une des bibliothèques les plus populaires pour cela, Spacy, à partir d'un ensemble de données définies, et comprendre les avantages.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 1-2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udemy

Mineração de Emoção em Textos com Python e NLTK

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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 6 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Curso Completo de Power BI Service

Cours Complet de Power BI Service Ce cours vous offre une formation pratique et efficace pour maîtriser l'outil Power BI Service. Vous apprendrez à gérer ses diverses fonctionnalités, de la publication de rapports à la création d'alertes et de quick insights. Vous expérimenterez également les fonctions de questions en langage naturel (NLP) et.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 2-3 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Vanderbilt University

Natural Language Processing and Capstone Assignment

Traitement du Langage Naturel et Projet de Fin d'Études | Université Vanderbilt | Coursera Bienvenue au cours Traitement du Langage Naturel et Projet de Fin d'Études. Ce cours explore comment les techniques techniques et commerciales peuvent être exploitées pour fournir des informations commerciales, du renseignement concurrentiel et des analyse.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 4-5 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udacity

Deep Learning Topics with Computer Vision and NLP

Sujets d'Apprentissage Profond avec Vision par Ordinateur et PNL Dans ce cours, vous apprendrez à entraîner, affiner et déployer des modèles d'apprentissage profond en utilisant Amazon SageMaker. Vous commencerez par comprendre ce qu'est l'apprentissage profond, ses applications et les outils utilisés par les ingénieurs en apprentissage profond..
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provider Udacity
pricing Paid Course
duration 4 weeks, 3-4 hours a week
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udacity  Nanodegree

AWS Machine Learning Engineer Nanodegree

Nanodegree d'ingénieur en apprentissage automatique AWS Le programme Nanodegree d'ingénieur en apprentissage automatique (MLE) AWS vise à fournir aux développeurs de logiciels et aux scientifiques des données l'expertise essentielle en science des données et en apprentissage automatique nécessaire pour créer et déployer des modèles d'apprentissa.
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provider Udacity  Nanodegree
pricing Paid Course
duration 6 months
California Institute of Technology

Mastering Natural Language Processing (NLP) with Deep Learning

Maîtriser le Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) avec l'Apprentissage Profond Comprendre le monde complexe du traitement automatique du langage naturel peut être une tâche difficile mais essentielle dans cette industrie en pleine croissance. Dans ce cours, Maîtriser le Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) avec l'Apprentis.
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California Institute of Technology Coursera

Generative AI: Boost Your Cybersecurity Career

Ce cours court fournit aux professionnels et aux passionnés de cybersécurité les derniers outils d'IA générative pour relever des défis complexes de cybersécurité. Le cours se concentre sur la lutte contre l'exploitation des vulnérabilités non détectées pour lesquelles les organisations se tournent de plus en plus vers l'Intelligence Artificie.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 10 hours
sessions On-Demand

Qui est un développeur de réseau neuronal?

Un ingénieur en TAL (Traitement Automatique du Langage) est un spécialiste ayant des compétences dans les domaines des mathématiques appliquées, de la linguistique et du développement logiciel.

Introduction au TAL

En tant que spécialiste technique, un ingénieur en TAL est responsable de doter les entreprises de capacités de traitement du langage naturel. Il met en œuvre des règles et des algorithmes nécessitant une grande quantité de connaissances et utilise des outils d'apprentissage automatique (Machine Learning - ML).

En outre, un ingénieur en TAL résout des tâches d'analyse et d'extraction d'informations à partir de textes, en incluant les méthodes de ML. Cependant, ses tâches peuvent ne pas se limiter à l'apprentissage automatique, certaines d'entre elles requérant des connaissances avancées en mathématiques, en linguistique et en théorie des algorithmes.

Et bien sûr, un ingénieur en TAL doit être un bon programmeur. Pour analyser et extraire des données à partir de textes, il faut non seulement répondre à de nombreux défis d'ingénierie, mais aussi être capable de préparer correctement ces données.

En 2017, il y a eu une révolution dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. L'architecture de réseau neuronal "transformer" est apparue. Elle a permis d'obtenir des résultats incroyables dans la résolution de tâches de traitement automatisé des données textuelles.

Les ingénieurs en TAL ont obtenu des outils qui, en peu de temps, ont considérablement amélioré la qualité de l'analyse des informations non structurées.

Résultats d'apprentissage

Compétences spécifiques, sans lesquelles le spécialiste ne pourra pas accomplir les tâches qui lui sont assignées :

Les qualités personnelles vous permettent de mener à bien les tâches des cours en ligne de TAL et de progresser dans votre carrière.

Chemins de carrière et détails d'inscription

Les emplois en TAL nécessitent dans la plupart des cas une spécialisation en informatique, en mathématiques computationnelles, en physique ou dans des domaines connexes. Parfois, au moins un Master ou une spécialisation.

Mais il existe d'autres options : par exemple, des cours d'apprentissage profond en TAL. Pour cela, il faut remplir un formulaire de candidature sur le site web et vous êtes déjà étudiant. Ne perdez pas de temps, rejoignez dès maintenant les cours d'apprentissage automatique en TAL.

Le pool de travail dans la profession de formation de réseau neuronal basé sur le langage naturel dépend directement de l'objectif commercial spécifique. Par exemple, un grand marché veut un système de traitement des requêtes pour comprendre le texte entré par l'homme et montrer le bon produit. Dans ce cas, un ingénieur en TAL procédera après les cours de programmation neuro-linguistique comme suit :

Une profession en apprentissage automatique et en traitement du langage naturel implique une combinaison de trois composants. Le spécialiste doit avoir une connaissance approfondie des mathématiques et des statistiques, être capable de programmer à un haut niveau, et avoir une compréhension de la linguistique. La profession d'ingénieur en TAL est assez nouvelle et tous les employeurs ne la séparent pas d'un ingénieur en Machine Learning (ingénieur ML), bien que les spécificités du travail et les connaissances de ces spécialistes puissent être très différentes!