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Cours sur le traitement du langage naturel

117 Cours

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California Institute of Technology Independent

Speaking Of: Machine Translation and Natural Language Processing (NLP)

Explorez le monde fascinant de l'interaction entre les machines et le langage humain grâce à nos cours complets. Plongez-vous dans le fonctionnement des réseaux de neurones et du traitement automatique du langage naturel (TALN) en utilisant les services AWS. Notre programme comprend des sujets tels que la reconnaissance automatique de la parole, la.
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California Institute of Technology edX

Text Analytics 2: Visualizing Natural Language Processing

Découvrez la puissance de rendre les données complexes compréhensibles avec "Visualiser le Traitement Automatique des Langues Naturelles", le deuxième cours essentiel de la série de certificats professionnels "Analyse Textuelle avec Python". Toutefois, il est parfaitement adapté pour être suivi comme un cours autonome également. Plongez dans le mon.
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California Institute of Technology edX

Text Analytics 1: Introduction to Natural Language Processing

Introduction au Traitement Automatique du Langage Naturel, le premier segment de la série de certificats professionnels Text Analytics avec Python, propose une plongée approfondie dans les éléments fondamentaux du traitement automatique du langage naturel (TALN) et de la linguistique informatique, accessible soit dans le cadre de la série, soit com.
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California Institute of Technology Coursera

Sequence Models

Embarquez dans un voyage éducatif avec le cinquième cours de la Spécialisation en Deep Learning proposée par Coursera, se concentrant sur les Modèles de Séquence. Ce cours complet est conçu pour vous familiariser avec le monde fascinant des modèles de séquence et leurs nombreuses applications, incluant la reconnaissance vocale, la synthèse musicale.
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California Institute of Technology ETH Zurich

Deep Learning for Natural Language Processing

Plongez-vous dans le nec plus ultra de l'intelligence artificielle avec le cours "Apprentissage profond pour le traitement du langage naturel", un programme complet conçu pour explorer les complexités du traitement des entrées et des sorties en langage naturel, une pierre angulaire de l'intelligence générale artificielle. Découvrez les limites des.
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California Institute of Technology University of Toronto

Natural Language Processing: Foundations

Explorez le monde fascinant du Traitement Automatique des Langues (TAL) dans un cours complet de quatre semaines proposé par l'Université de Toronto, disponible sur edX. Plongez dans le domaine de l'informatique qui alimente la correction orthographique, la curation des médias sociaux et les services de traduction que nous utilisons quotidiennement.
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California Institute of Technology FutureLearn

Applied Artificial Intelligence: Natural Language Processing

Plongez dans le monde transformateur de l'Intelligence Artificielle Appliquée, en vous concentrant spécifiquement sur le Traitement du Langage Naturel (TLN) avec ce cours complet proposé par FutureLearn. Ce cours fait partie du parcours Expert en IA Avancée et Appliquée sur Microsoft Azure, conçu pour vous doter des compétences essentielles en IA e.
provider FutureLearn
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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!