Formation Python pour la génération de langage naturel (NLG)
La génération de langage naturel (NLG) fait référence à la production de texte ou de parole en langage naturel par un ordinateur.
Au cours de cette formation en direct dirigée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Python pour produire des textes en langage naturel de haute qualité en construisant leur propre système de NLG à partir de zéro. Des études de cas seront également examinées et les concepts pertinents seront appliqués à des projets de laboratoire en direct pour générer du contenu.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Utiliser NLG pour générer automatiquement du contenu pour diverses industries, du journalisme à l'immobilier, en passant par la météo et le sport.
- Sélectionner et organiser le contenu source, planifier les phrases et préparer un système pour la génération automatique de contenu original.
- Comprendre le pipeline NLG et appliquer les bonnes techniques à chaque étape.
- Comprendre l'architecture d'un système de génération de langage naturel (NLG).
- Mettre en œuvre les algorithmes et les modèles les plus appropriés pour l'analyse et l'ordonnancement.
- Extraire des données à partir de sources de données accessibles au public ainsi que de bases de données spécialisées afin de les utiliser comme matériau pour le texte généré.
- Remplacer les processus d'écriture manuels et laborieux par une création de contenu automatisée et générée par ordinateur.
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 de laboratoire.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à la génération de langage naturel (NLG)
- Vue d'ensemble de la NLG et de ses applications
- Comprendre le pipeline NLG
- Introduction aux bibliothèques Python pour la NLG
Collecte et préparation des données
- Collecte de données à partir de différentes sources
- Nettoyage et prétraitement des données textuelles
- Organisation du contenu pour la génération
Modélisation du langage pour le GNL
- Introduction aux modèles de langage
- Entraînement d'un modèle de langage pour la génération de texte
- Ajustement des modèles de langage à l'aide de SpaCy et NLTK.
Planification des phrases et structuration du texte
- Planification de la structure des phrases et du flux de contenu
- Utilisation de modèles pour la génération de texte
- Personnalisation de la structure du texte en fonction des cas d'utilisation
Génération de contenu et post-traitement
- Générer du texte à partir de données structurées
- Évaluer et affiner le contenu généré
- Post-traitement et formatage des résultats
Techniques avancées de NLG
- Utilisation de réseaux neuronaux pour la génération de texte (par exemple, modèles GPT)
- Traitement du contexte et de la cohérence dans le texte généré
- Exploration des applications du monde réel et des études de cas
Projet final : Construction d'un système de NLG
- Définir la portée du projet
- Construire et déployer un système NLG
- Tester et évaluer le système
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Python expérience de programmation
Audience
- Développeurs
- Scientifiques des données
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Nos clients témoignent (5)
Le fait d'avoir plus d'exercices pratiques utilisant des données plus proches de ce que nous utilisons dans nos projets (images satellites en format raster)
Matthieu - CS Group
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Jenna - TCMT
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Une très bonne préparation et expertise de la part du formateur, une communication parfaite en anglais. Le cours était pratique (exercices + partage d'exemples de cas d'utilisation)
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1:1 très intensif mais j'ai appris beaucoup.
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- Mettre en œuvre et affiner les modèles basés sur les transformateurs pour le NLG.
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- Évaluer la qualité du texte généré à l'aide de mesures automatisées et humaines.
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- 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.
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- 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.
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- Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à développer des flux de travail Pandas à l'échelle avec Modin.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux du NLG pour l'IA conversationnelle.
- Exploiter les techniques d'apprentissage profond pour améliorer la génération de dialogues par les chatbots.
- Intégrer des modèles NLG de pointe comme le GPT-3 dans les cadres de travail des chatbots.
- Appliquer l'IA contextuelle pour améliorer la cohérence et la fluidité de la conversation.
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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.
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28 HeuresCe cours est conçu pour ceux qui souhaitent apprendre le Python programmation Python . L'accent est mis sur le langage Python , les bibliothèques principales, ainsi que sur la sélection des meilleures et des plus utiles bibliothèques développées par la communauté Python . Python moteur des entreprises et est utilisé par les scientifiques du monde entier - il est l’un des langages de programmation les plus populaires.
Le cours peut être dispensé en utilisant la dernière version 3.x avec des exercices pratiques permettant d'exploiter toute sa puissance. Ce cours peut être dispensé sur n'importe quel système d'exploitation (toutes les saveurs d'UNIX, y compris Linux et Mac OS X, ainsi que Windows).
Les exercices pratiques représentent environ 70% du temps du cours et environ 30% sont des démonstrations et des présentations. Des discussions et des questions peuvent être posées tout au long du cours.
Remarque: la formation peut être adaptée à des besoins spécifiques sur demande préalable avant la date du cours proposé.
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14 HeuresDans cette formation en direct dirigée par un instructeur, les participants combinent la puissance de Python avec Selenium pour automatiser les tests d'un exemple d'application web. En combinant la théorie et la pratique dans un environnement de laboratoire réel, les participants acquerront les connaissances et la pratique nécessaires pour automatiser leurs propres projets de test Web en utilisant Python et Selenium.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes de base du NLG pour le résumé de texte et la génération de contenu.
- Implémenter des modèles NLG pour résumer des documents et des articles volumineux.
- Exploiter les 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.