Formation Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

Code formation

dlfornlp

Durée

28 heures (généralement 4 jours pauses comprises)

Pré requis

  • An understanding of Python programming
  • An understanding of Python libraries in general

Audience

  • Programmers with interest in linguistics
  • Programmers who seek an understanding of NLP (Natural Language Processing) 

Aperçu

Deep Learning for NLP permet à une machine d'apprendre un traitement de langage simple à complexe Parmi les tâches actuellement possibles figurent la traduction de la langue et la génération de légendes pour les photos DL (Deep Learning) est un sous-ensemble de ML (Machine Learning) Python est un langage de programmation populaire qui contient des bibliothèques pour Deep Learning for NLP Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser les bibliothèques Python pour le traitement automatique du langage naturel (NLP) en créant une application qui traite un ensemble d'images et génère des légendes À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Concevoir et coder DL pour NLP en utilisant des bibliothèques Python Créer un code Python qui lit une collection substantielle d'images et génère des mots-clés Créer un code Python qui génère des légendes à partir des mots clés détectés Public Programmeurs ayant un intérêt pour la linguistique Les programmeurs qui cherchent une compréhension de la PNL (traitement du langage naturel) Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Machine Translated

Plan du cours

Introduction to Deep Learning for NLP

Differentiating between the various types of  DL models

Using pre-trained vs trained models

Using word embeddings and sentiment analysis to extract meaning from text 

How Unsupervised Deep Learning works

Installing and Setting Up Python Deep Learning libraries

Using the Keras DL library on top of TensorFlow to allow Python to create captions

Working with Theano (numerical computation library) and TensorFlow (general and linguistics library) to use as extended DL libraries for the purpose of creating captions. 

Using Keras on top of TensorFlow or Theano to quickly experiment on Deep Learning

Creating a simple Deep Learning application in TensorFlow to add captions to a collection of pictures

Troubleshooting

A word on other (specialized) DL frameworks

Deploying your DL application

Using GPUs to accelerate DL

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