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IA | Traitement du Langage Naturel (NLP)Date de mise à jour : 12/11/2024
| Identifiant OffreInfo : 02_202312209726 |
Cap Métiers Nouvelle-Aquitaine |
• Clarifier les objectifs des algorithmes d'optimisation en IA.
• Identifier les problèmes résolus par ces algorithmes.
• Examiner les techniques de recherche des optima locaux.
• Appliquer des méthodes de descente de gradient et de recherche locale.
• Développer des stratégies pour atteindre des optima globaux.
• Utiliser des algorithmes évolutifs et métaheuristiques.
• Comprendre le fonctionnement des algorithmes génétiques.
• Implémenter des solutions d'optimisation basées sur des concepts génétiques.
• Explorer les techniques d'optimisation par essaim.
• Appliquer des algorithmes tels que l'optimisation par essaim de particules.
Module 1: Définir les Objectifs du Traitement du Langage Naturel (NLP) en IA
Clarifier les objectifs spécifiques du NLP en IA.
Identifier les applications courantes du traitement du langage naturel.
Module 2: Acquérir les Fondamentaux du Traitement du Langage Naturel
Comprendre les principes de base du NLP.
Explorer les concepts tels que la tokenisation et la lemmatisation.
Module 3: Mettre en Place des Pipelines de Prétraitement du Texte
Développer des pipelines pour le prétraitement du texte.
Appliquer des techniques telles que la suppression des stopwords et la normalisation.
Module 4: Explorer les Modèles de Représentation du Langage
Examiner les modèles de représentation du langage.
Utiliser des approches comme les embeddings word2vec et les modèles de langage pré-entraînés.
Module 5: Appliquer les Techniques d'Analyse Syntaxique
Utiliser des techniques d'analyse syntaxique pour comprendre la structure grammaticale.
Implémenter des outils tels que les arbres de dépendance.
Module 6: Développer des Modèles de Classification de Texte
Concevoir des modèles pour la classification de texte.
Exploiter des algorithmes tels que les machines à vecteurs de support (SVM) et les réseaux de neurones.
Module 7: Mettre en Œuvre des Systèmes de Question-Réponse
Appliquer des techniques pour construire des systèmes de question-réponse.
Explorer des approches basées sur des modèles de langage transformer.
Module 8: Concevoir des Applications de Traduction Automatique
Développer des applications de traduction automatique.
Utiliser des modèles de traduction neuronale.
Module 9: Explorer les Modèles de Génération de Texte
Comprendre les modèles de génération de texte.
Appliquer des techniques pour la création automatique de contenu.
Module 10: Intégrer le NLP dans des Applications d'IA Pratiques
Intégrer le NLP dans des projets réels d'IA.
Évaluer l'efficacité et l'impact des solutions NLP dans des contextes concrets.
Nous pouvons adapter et personnaliser le programme en fonction de vos besoins par des compléments.
N'hésitez pas à nous contacter pour ajuster le programme de votre formation !
Non certificiante
Information non communiquée
Conventionnement : Non
Autre
Niveau d'entrée : Sans niveau spécifique
Aucune