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Cours sur le traitement du langage naturel

117 Cours

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California Institute of Technology Independent

ILSA Course

Dans ce cours introductif à votre rythme, découvrez les fondamentaux du sous-titrage en direct et de l'interprétation parole-texte grâce à la méthode révolutionnaire du respeaking, utilisant un logiciel de reconnaissance vocale pour créer des sous-titres en temps réel. Plongez-vous dans une expérience d'apprentissage complète avec des lectures pert.
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California Institute of Technology Stanford University

Stanford Seminar - Natural Language Processing for Conversational Interfaces

Les applications conversationnelles ne répondent souvent pas aux attentes malgré les avancées significatives dans la compréhension du langage naturel (NLU) et le marché en pleine expansion des technologies basées sur la voix. Ce séminaire de Stanford se penche sur les complexités de la conception d'interfaces conversationnelles performantes dans de.
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California Institute of Technology Stanford University

Stanford Seminar - Training Classifiers with Natural Language Explanations

Découvrez une approche innovante de la formation des classificateurs lors du séminaire de Stanford sur "Former des classificateurs avec des explications en langage naturel". Plongez dans le monde de BabbleLabble, un cadre extraordinaire conçu pour révolutionner la formation des classificateurs en utilisant des explications en langage naturel fourni.
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California Institute of Technology Université de Montréal

Post Graduate Certificate in Natural Language Processing

Embarquez dans un voyage transformateur avec le Certificat d'études supérieures en traitement du langage naturel proposé par l'Université de Montréal, disponible sur Coursera MasterTrack. Ce programme complet est conçu pour les diplômés universitaires et les professionnels en exercice désireux de plonger ou de se spécialiser dans le domaine dynamiq.
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California Institute of Technology Stanford University

Stanford Seminar - Dialog Markets

Explorez l'impact croissant de l'apprentissage automatique (AA) à travers divers domaines riches en données et axés sur les objectifs au Séminaire de Stanford sur les Marchés de Dialogue. Cette session perspicace se penche sur la contribution potentielle de l'AA dans les domaines nécessitant une réflexion approfondie – que ce soit la réflexion sur.
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California Institute of Technology Codecademy

Learn How to Get Started with Natural Language Processing

Embarquez dans un voyage pour maîtriser le Traitement du Langage Naturel (TLN) avec le Parcours de Compétences de Codecademy. Découvrez la puissance derrière la technologie qui alimente les recommandations de votre assistant virtuel et même l'autocorrection sur votre téléphone. Le TLN se trouve à l'intersection fascinante où l'informatique rencontr.
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California Institute of Technology Coursera

Natural Language Processing on Google Cloud

Embarquez dans un voyage à travers le domaine du Traitement du Langage Naturel (TLP) avec notre cours complet sur Google Cloud. Cette aventure éducative est soigneusement conçue pour introduire la pléthore de produits et solutions disponibles sur Google Cloud pour relever divers défis du TLP. Plongez dans le monde fascinant du TLP et découvrez les.
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California Institute of Technology Coursera

Natural Language Processing in TensorFlow

Embarquez dans un voyage avec le cours de Coursera "Traitement du langage naturel avec TensorFlow", une partie cruciale de la TensorFlow Specialization de deeplearning.ai conçue pour les développeurs de logiciels désireux de construire des algorithmes scalables alimentés par l'IA. Ce cours complet plonge profondément dans les meilleures pratiques p.
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California Institute of Technology Coursera

Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces

Embarquez pour un voyage éclairant à travers le domaine du Traitement du Langage Naturel (TAL) avec le premier cours de la Spécialisation en TAL. Ce cours complet est conçu pour vous introduire au monde fascinant du TAL à travers des applications pratiques et des techniques essentielles. Vous apprendrez à : Analyser les sentiments à partir de twee.
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California Institute of Technology Coursera

Machine Translation

Bienvenue dans le CLICS-MOOC sur la Traduction Automatique, votre porte d'entrée pour maîtriser le monde fascinant de la traduction automatique. Plongez-vous dans ce cours en ligne complet, qui met en lumière les concepts fondamentaux sous-jacents à la traduction automatique - la technologie de pointe permettant une traduction fluide entre diverses.
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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!