Formation Python pour la Génération de Langue Naturelle (NLG)

Cette formation en France (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs compétences en matière de génération de textes de haute qualité, semblables à des textes humains, en utilisant des méthodes NLG avancées.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les techniques avancées de génération de texte en langage naturel.
• Mettre en œuvre et affiner les modèles basés sur les transformateurs pour le NLG.
• Optimiser les résultats du NLG en termes de fluidité, de cohérence et de pertinence.
• Évaluer la qualité du texte généré à l'aide de mesures automatisées et humaines.

Cette formation en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Dask avec l'écosystème Python pour construire, mettre à l'échelle et analyser de grands ensembles de données.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement pour commencer à construire des traitements de big data avec Dask et Python.
• Explorer les fonctionnalités, les bibliothèques, les outils et les API disponibles dans Dask.
• Comprendre comment Dask accélère le calcul parallèle en Python.
• Apprendre à faire évoluer l'écosystème Python (Numpy, SciPy et Pandas) en utilisant Dask.
• Optimiser l'environnement Dask pour maintenir de hautes performances dans le traitement de grands ensembles de données.

Ce formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et analystes de données intermédiaires qui souhaitent améliorer leurs compétences en analyse et manipulation des données à l'aide de Python, Pandas et NumPy.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer un environnement de développement comprenant Python, Pandas et NumPy.
• Créer une application d'analyse des données utilisant Pandas et NumPy.
• Réaliser des opérations avancées de préparation, de tri et de filtrage des données.
• Conduire des opérations agrégées et analyser les séries temporelles.
• Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
• Déboguer et optimiser leur code d'analyse des données.

Ce cours de formation dirigé par un instructeur (en ligne ou sur site) est destiné aux développeurs qui souhaitent utiliser la pile FARM (FastAPI, React et MongoDB) pour créer des applications web dynamiques, haute performance et évolutives.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire intégrant FastAPI, React et MongoDB.
• Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la pile FARM.
• Apprendre à construire des API REST avec FastAPI.
• Apprendre à concevoir des applications interactives avec React.
• Développer, tester et déployer des applications (front end et back end) en utilisant la pile FARM.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser FastAPI avec Python pour créer, tester et déployer des API RESTful plus facilement et plus rapidement.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour développer des API avec Python et FastAPI.
• Créer des API plus rapidement et plus facilement en utilisant la bibliothèque FastAPI.
• Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
• Connecter les API à une base de données en utilisant SQLAlchemy.
• Implémenter la sécurité et l'authentification dans les API en utilisant les outils FastAPI.
• Construire des images conteneur et déployer des API web sur un serveur cloud.

Cette formation en direct avec instructeur dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent apprendre les bases du NLG et son rôle dans l'IA et la génération de contenu.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux de la génération de langage naturel.
• Explorer les applications du NLG dans diverses industries.
• Apprendre les techniques de base pour générer des textes semblables à ceux des humains en utilisant l'IA.
• Travailler avec des bibliothèques et des modèles Python pour générer du texte.

L'objectif de ce cours est de fournir une compétence de base dans l'application Machine Learning des méthodes en pratique. Grâce à l'utilisation du langage de programmation Python et ses différentes bibliothèques, et sur la base d'une multitude d'exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les blocs de construction les plus importants Machine Learning, comment prendre des décisions de modélisation des données, interpréter les résultats des algorithmes et valider les résultats.

Notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte d'outils Machine Learning avec confiance et éviter les tombes communes des applications Data Science.

le but de ce cours est de fournir une compétence générale dans l’application des méthodes de machine learning dans la pratique. Grâce à l’utilisation du langage de programmation Python et de ses différentes bibliothèques, et basé sur une multitude d’exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les principaux éléments constitutifs de machine learning, comment faire des décisions de modélisation de données, interpréter les les sorties des algorithmes et valider les résultats.

notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte à outils machine learning en toute confiance et d’éviter les pièges communs des applications Data sciences.

Cette formation en direct avec instructeur dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux développeurs qui souhaitent utiliser Modin pour construire et mettre en œuvre des calculs parallèles avec Pandas afin d'accélérer l'analyse des données.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à développer des flux de travail Pandas à l'échelle avec Modin.
• Comprendre les caractéristiques, l'architecture et les avantages de Modin.
• Connaître les différences entre Modin, Dask et Ray.
• Effectuer des opérations Pandas plus rapidement avec Modin.
• Mettre en œuvre l'ensemble de l'API et des fonctions Pandas.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels avancés qui souhaitent maîtriser les techniques de GNL (Génération de Langage Naturel) pilotées par IA pour les applications de chatbots et d'assistants virtuels.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de la GNL pour l'IA conversationnelle.
• Mettre en œuvre des techniques d'apprentissage profond pour améliorer la génération de dialogue des chatbots.
• Intégrer des modèles GNL à la pointe comme le GPT-3 dans les frameworks de chatbot.
• Appliquer l'IA contextuelle pour améliorer la cohérence et la fluidité conversationnelle.

Cette formation en direct et dirigée par un instructeur en <loc&gt ; est basée sur le livre populaire, "Automate the Boring Stuff with Python&quot ;, d'Al Sweigart. Il s'adresse aux débutants et couvre les concepts essentiels de la programmation Python par le biais d'exercices pratiques et de discussions. L'accent est mis sur l'apprentissage de l'écriture de code afin d'augmenter considérablement la productivité au bureau.

À l'issue de cette formation, les participants sauront comment programmer en Python et appliqueront cette nouvelle compétence pour :

• Automatiser les tâches en écrivant des programmes Python simples.
• Écrire des programmes capables de reconnaître des motifs textuels grâce aux "expressions régulières".
• Générer et mettre à jour des feuilles de calcul Excel par programmation.
• Analyser des fichiers PDF et des documents Word.
• Explorer des sites web et extraire des informations provenant de sources en ligne.
• Écrire des programmes qui envoient des notifications par e-mail.
• Utiliser les outils de débogage de Python pour résoudre rapidement les erreurs.
• Contrôler la souris et le clavier par programmation pour cliquer et taper à votre place.

Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront des techniques de programmation Python avancées, notamment comment appliquer ce langage polyvalent pour résoudre des problèmes dans des domaines tels que les applications distribuées, l'analyse et la visualisation de données, la programmation de l'interface utilisateur et les scripts de maintenance.

Ce cours est conçu pour ceux qui souhaitent apprendre le langage de programmation Python. L'accent est mis sur le langage Python, les bibliothèques de base, ainsi que sur la sélection des meilleures et des plus utiles bibliothèques développées par la communauté Python. Python alimente les entreprises et est utilisé par des scientifiques du monde entier – c'est l'un des langages de programmation les plus populaires.

Le cours peut être dispensé avec la dernière version 3.x de Python, accompagnée d'exercices pratiques exploitant toute sa puissance. Ce cours peut être délivré sur n'importe quel système d'exploitation (toutes les versions de UNIX, y compris Linux et Mac OS X, ainsi que Microsoft Windows).

Les exercices pratiques constituent environ 70 % du temps du cours, et environ 30 % sont des démonstrations et des présentations. Les discussions et les questions peuvent être posées tout au long du cours.

Note : la formation peut être adaptée à des besoins spécifiques sur demande avant la date prévue pour le cours.

Selenium est un cadre open-source pour l'automatisation des tests d'applications web sur différents navigateurs. Avec Selenium 4, de nouvelles API WebDriver améliorées, des locateurs relatifs natifs et une meilleure prise en charge du réseau sont disponibles. Python offre une simplicité et une forte intégration avec les cadres de test comme Pytest, ce qui en fait un choix puissant pour le développement de suites d'automatisation de tests évolutives et maintenables.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux testeurs et développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser Selenium avec Python pour automatiser les tests d'applications web dans des environnements réels.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Selenium avec Python dans un environnement de test.
• Créer des scripts d'automatisation robustes en utilisant Selenium WebDriver et Pytest.
• Appliquer le modèle Page Object (POM) pour des cadres de test maintenables.
• Exécuter des tests sur plusieurs navigateurs à l'aide de Selenium Grid.
• Intégrer des tests automatisés dans les pipelines CI/CD.
• Dépanner les problèmes courants et appliquer les meilleures pratiques pour la stabilité de l'automatisation.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif avec discussion.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels intermédiaires souhaitant acquérir des compétences pratiques dans l'utilisation de la génération automatique de langage naturel (NLG) pour la synthèse de texte et la création de contenu.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de la génération automatique de langage naturel (NLG) pour la synthèse de texte et la création de contenu.
• Mettre en œuvre des modèles NLG pour résumer de grands documents et articles.
• Utiliser des modèles NLG pré-entraînés comme GPT pour la création de contenu.
• Appliquer des techniques avancées pour affiner les modèles NLG pour des tâches spécifiques de génération de contenu.