Formation LLMs pour Sentiment Analysis
Large Language Models (LLMs) sont des modèles de réseaux neuronaux profonds qui peuvent générer des textes en langage naturel sur la base d'une entrée ou d'un contexte donné.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels des données et du marketing de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer les LLM pour analyser et interpréter les sentiments du public à partir de diverses sources textuelles telles que les messages sur les médias sociaux, les critiques de produits et les commentaires des clients.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes de l'analyse des sentiments et son application à l'aide des LLM.
- Prétraiter et préparer les ensembles de données pour l'analyse des sentiments.
- Entraîner et affiner les LLMs pour refléter avec précision le sentiment dans le texte.
- Analyser les sentiments en temps réel à partir des médias sociaux et d'autres sources de texte.
- Intégrer les résultats de l'analyse des sentiments dans les stratégies commerciales et les processus de prise de décision.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à Sentiment Analysis
- Principes fondamentaux de l'analyse des sentiments
- Défis et opportunités dans l'analyse des sentiments
- Vue d'ensemble des LLM et de leurs capacités
LLM et compréhension du langage naturel
- Approfondissement de l'architecture des LLMs
- Comprendre le contexte et le sentiment avec les LLM
- Prétraitement des données pour l'analyse des sentiments
Construire des modèles Sentiment Analysis avec les LLMs
- Entraînement des LLMs pour l'analyse des sentiments
- Ajustement des modèles pour des domaines spécifiques
- Exercices pratiques sur l'entraînement des modèles
Analyser Social Media avec les LLMs
- Collecte de données de médias sociaux pour l'analyse
- Suivi en temps réel des sentiments sur les plateformes sociales
- Études de cas sur l'analyse des sentiments sociaux
Sentiment Analysis dans le retour d'information des clients
- Extraire des informations des commentaires et des enquêtes des clients
- Améliorer le service à la clientèle grâce à l'analyse des sentiments
- Atelier sur l'analyse du retour d'information
Sujets avancés en Sentiment Analysis
- Traiter le sarcasme, l'ironie et les émotions complexes
- Analyse des sentiments dans plusieurs langues
- Tendances futures de l'analyse des sentiments avec les LLM
Considérations éthiques et atténuation des biais
- Implications éthiques de l'analyse des sentiments
- Identification et atténuation des biais dans les modèles
- Utilisation responsable de l'analyse des sentiments
Projet et évaluation
- Analyse des sentiments à partir d'un ensemble de données choisi
- Examens par les pairs et discussions de groupe
- Évaluation finale et retour d'information
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts de base de l'apprentissage automatique
- Expérience du prétraitement et de l'analyse de données textuelles
- Familiarité avec la programmation Python.
Audience
- Scientifiques et analystes de données
- Professionnels Marketing
- Gestionnaires de produits
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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LLMs pour Sentiment Analysis - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
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This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
- Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
- Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
- Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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- Configurer un environnement efficace pour l'affinement des modèles IA sur Ollama.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux des grands modèles de langage.
- Configurer et utiliser Google Gemini AI pour diverses tâches d'IA.
- Mettre en œuvre des transformations de texte à texte et d'image à texte.
- Construire des applications de base basées sur l'IA.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle de l'IA dans la création de contenu.
- Configurer et utiliser Google Gemini AI pour générer et optimiser le contenu.
- Appliquer des transformations de texte à texte pour produire un contenu créatif et original.
- Mettre en œuvre des stratégies de référencement à l'aide d'informations basées sur l'IA.
- Analyser les performances du contenu et adapter les stratégies à l'aide de Gemini AI.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre l'impact de l'IA sur le service à la clientèle.
- Configurer Google Gemini AI pour automatiser et personnaliser les interactions avec les clients.
- Utiliser les transformations de texte à texte et d'image à texte pour améliorer l'efficacité du service.
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- Explorer les fonctionnalités avancées pour créer une expérience de service client transparente.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
- Generate original and creative content using Gemini.
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Introduction à Claude AI : Conversational AI et Business applications
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A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les capacités et les cas d'utilisation de Claude AI.
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LangGraph Foundations: Graph-Based LLM Prompting and Chaining
14 HeuresLangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
- Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
- Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
- Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments
35 HeuresLangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
- Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
- Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on exercises with real-world case studies.
- Implementation practice in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Building Dynamic Workflows with LangGraph and LLM Agents
14 HeuresLangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
- Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
- Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
- Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based design exercises and peer reviews.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph for Marketing Automation
14 HeuresLangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
- Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
- Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
- Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.
Format of the Course
- Interactive lectures and group discussions.
- Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
- Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Démarrer avec Ollama : Exécution de modèles d'IA locaux
7 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) et dirigée par un formateur s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent installer, configurer et utiliser Ollama pour exécuter des modèles IA localement.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les fondamentaux de Ollama et ses capacités.
- Configurer Ollama pour exécuter des modèles IA localement.
- Déployer et interagir avec des LLMs (Large Language Models) à l'aide de Ollama.
- Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail IA.
- Explorer les cas d'usage du déploiement local de l'IA dans divers secteurs.