Cours sur le traitement du langage naturel

104 Cours

2024 Introduction to Spacy for Natural Language Processing

Découvrez la puissance du Traitement du Langage Naturel (NLP) avec notre cours d'introduction à Spacy de 2024, exclusivement sur Udemy. Ce cours spécialisé est conçu pour les individus cherchant à avancer leurs compétences en Science des Données, se concentrant uniquement sur Spacy pour fournir une compréhension approfondie du NLP. Contrairement à.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 4 hours 4 minutes
sessions On-Demand

Implement Natural Language Processing for Word Embedding

Embarquez dans un voyage pour maîtriser le Traitement du Langage Naturel (TAL) avec notre cours complet, "Mettre en œuvre le Traitement du Langage Naturel pour l'Intégration Lexicale," proposé par Pluralsight. Ce cours est conçu pour vous enseigner les subtilités de l'utilisation des intégrations lexicales à travers l'apprentissage profond pour ava.
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provider Pluralsight
pricing Free Trial Available
duration 1 hour 34 minutes
sessions On-Demand

Deploy Bridgerton NLP SMS Text Generator

Rejoignez notre projet guidé passionnant, "Déployer un Générateur de SMS Texte NLP Bridgerton", et embarquez pour un voyage afin de créer et déployer un générateur de texte NLP avancé. Ce projet unique vous permet de plonger dans le monde de l'apprentissage automatique avec un focus sur le déploiement d'un modèle de traitement du langage naturel sp.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 1-2 hours
sessions On-Demand

Creating a Wordcloud using NLP and TF-IDF in Python

Débloquez le pouvoir de l'analyse et de la visualisation de texte en rejoignant notre cours basé sur des projets sur Coursera, où vous apprendrez à créer un nuage de mots professionnel avec Python. Ce cours est conçu pour vous guider dans la création d'un nuage de mots visuellement attrayant à partir d'une collection de recettes de Noël. En exploit.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 2 hours
sessions On-Demand

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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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 1-2 hours
sessions On-Demand

Natural Language Processing Real World Use-cases in Python

Découvrez la puissance du Traitement du Langage Naturel (NLP) à travers des applications pratiques dans notre cours complet, "Cas d'utilisation réels du Traitement du Langage Naturel en Python". Proposé par Udemy, ce cours plonge en profondeur dans la manière dont vous pouvez utiliser des outils comme NLTK, scikit-learn, et les techniques d'analyse.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 10 hours 23 minutes
sessions On-Demand

Extracting Meaning from Natural Language with the Language Understanding Service (LUIS) on Microsoft Azure

Rejoignez notre cours perspicace sur Extraire le sens du langage naturel avec le service de compréhension du langage (LUIS) sur Microsoft Azure, proposé par Pluralsight. Plongez dans le monde du traitement du langage naturel où vous apprendrez à doter les applications et les bots de la capacité de comprendre et d'agir sur le langage humain. En util.
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provider Pluralsight
pricing Free Trial Available
sessions On-Demand

Natural Language Processing, Deploy on Cloud(AWS) [Hindi]

Débloquez le potentiel du Traitement du Langage Naturel (NLP) avec un accent mis sur le déploiement sur le Cloud AWS, spécialement conçu pour les étudiants parlant hindi. Ce cours complet, disponible sur Udemy, plonge dans les fondamentaux et les concepts avancés du NLP, de l'apprentissage automatique, de la création de filtres anti-spam, et de la.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 8 hours
sessions On-Demand

Interactive Word Embeddings using Word2Vec and Plotly

Embarquez pour un fascinant voyage de 2 heures dans le monde du prétraitement de texte avec notre dernier projet, "Intégration de mots interactive utilisant Word2Vec et Plotly". Plongez dans l'art du traitement automatique du langage naturel (TAL) en naviguant à travers un ensemble de données rempli de recettes intrigantes. Maîtrisez la compétence.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 2-3 hours
sessions On-Demand

Natural Language Processing with PyCaret

Titre : Traitement du langage naturel avec PyCaret Description : Plongez au cœur du traitement du langage naturel (TAL) avec PyCaret dans ce projet complet. Découvrez comment configurer PyCaret pour vos tâches de TAL sans effort, vous permettant de comparer et de développer des modèles avec une facilité inégalée. De plus, apprenez les rudiments de.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 1-2 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!